Jim Keller: The Future of Computing, AI, Life, and Consciousness | Lex Fridman Podcast #162

以下是与吉姆·凯勒的对话，这是他第二次来到播客。吉姆是一位传奇的微处理器架构师，被广泛认为是计算时代最伟大的工程头脑之一。在时空的一个奇特扭曲中，在我们的模拟中，吉姆也是乔丹·彼得森的姐夫。我们谈论了这一点，以及计算、人工智能、意识和生活。

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顺便说一句，我想说吉姆是一个在个人层面上激励我做我自己的人。他的话语，无论是在麦克风上还是在麦克风外，或者也许是他甚至注意到我，都几乎告诉我：“你做得很好，孩子。”这种拍拍后背的感觉，可以决定一个蓬勃发展的头脑和一个被世界犬儒主义击垮的头脑之间的区别。所以，我想这就是我向吉姆表达感谢的简短几句话，以及对那些在播客、我的工作和生活中给我机会的人的普遍感激之情。

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现在，这是我和吉姆·凯勒的对话。

构建良好的软件或硬件系统时，理论与工程的价值和有效性是什么？这种二分法呢？嗯，我认为好的设计两者都需要，我想这很明显。但工程，你是指你知道的，实践已知的方法，而科学是追求发现人们不理解的事物或解决未知问题。这里的定义很有趣。但我更多地想到的是理论，构建概括事物如何运作的模型。而工程就像实际建造东西，务实的，好的，我们有这些很好的模型，但我们如何才能真正让它们发挥作用？也许经济学是一个很好的例子，比如经济学家们都有关于经济如何运作以及不同政策将产生什么影响的所有模型。但然后是实际的，我们称之为工程，比如实际部署这些政策。所以，计算机设计几乎完全是工程，并且是已知方法的实践。现在，由于我们构建的计算机的复杂性，你知道，你可能会想，好吧，我们只需要写一些代码，然后我们会验证它，然后我们会把它组合起来。然后你会发现，所有这些东西的组合是很复杂的。然后你必须有创造力才能弄清楚如何正确地做。所以，这绝对经常发生。然后，偶尔会发生一个伟大的想法，但它可能是一个人。这个想法是在工程领域，还是在……嗯，我给你举个例子。计算机性能的一个限制是分支预测。所以，有很多关于你如何能够很好地预测分支的想法。人们说它有一个极限，它是一个渐近曲线。然后有人想出了一个更好的分支预测方法，它好得多，他发表了一篇关于它的论文，现在世界上所有的计算机都使用它。这是一个想法。所以，构建分支预测硬件的工程师们很高兴放弃一种训练数组，将其放入另一种。所以，这是一个真正的想法。分支预测是所有底层软件的关键问题之一。它归结为分支预测，归结为不确定性。计算机受到限制，你知道，单线程计算机受到两件事的限制：分支路径的可预测性以及数据局部性的可预测性。所以，我们现在有预测器可以很好地预测这两者。是的，内存需要几百个周期才能访问，本地缓存只需要几个周期。当你快速执行时，几乎所有的数据都必须在本地缓存中。所以，一个简单的程序说，你知道，给数组中的每个元素加一。很容易看出数据流将是什么。但你可能会有一个更复杂的程序，你知道，说获取数组中的一个元素，看看某件事，做出决定，获取另一个元素。这有点随机，你可以认为这真的不可预测。然后你做一个大的预测器，它会观察这种模式，然后你意识到，好吧，如果你得到这些数据和这些数据，你可能想要那个。如果你得到这个，这个，这个，你可能想要那个。这是理论还是工程？比如写的那篇论文，它是……嗯，它是渐近的，一种讨论，还是更像是，这是一个效果很好的技巧？嗯，两者都有点。我认为其中包含信息论。好的，所以那实际上是在尝试证明。是的，但一旦你知道了方法，实现它就是一个工程问题。现在，这里有一个反面，在一个大的设计团队中，有多少人认为他们的计划或他们毕生的工作是工程而不是设计，发明东西？所以，很多公司会奖励你申请专利，是的。许多大公司会陷入困境，因为要获得晋升，你必须想出一些新东西。然后发生的是，每个人都在尝试做一些随机的新事情，99% 的事情无关紧要。基础被忽视了。或者他们会想到，你知道，单元库和基本的 CAD 工具，或者基本的软件验证方法，那是简单的事情。他们想做令人兴奋的事情。然后他们花很多时间试图弄清楚如何为某样东西申请专利，这基本上是无用的。但突破在于简单的事情。不，不，你必须把简单的事情做得非常好。如果你是一个才华横溢的人，用砖头建造一座建筑，你需要很棒的砖头。所以，你去了两个地方买砖头。一个人说，是的，它们在那里，堆成一堆。另一个人会深情地告诉你关于 50 种砖头，它们有多难，它们有多漂亮，它们有多方正，你知道你可以从哪里买到砖头，这将使房子更好。所以，你谈论的是工匠，那个理解砖头、热爱砖头、热爱其品种的人。这是一个很好的词。你知道，好的工程就是伟大的工艺。当你开始认为工程就是发明，并建立一个奖励发明的系统时，工艺就会被忽视。好的，所以也许一个观点是，理论，科学，过分强调发明，而工程强调工艺。因此，比如，如果你……无论你在理论上做什么都没关系。嗯，每个人都知道，阅读技术杂志，它们总是谈论一些突破或创新。每个人都认为这是最重要的。但创新想法的数量实际上相对较低。我们需要它们，对吧？创新创造了全新的机会。比如，当某人发明了互联网时，那是一件大事。那些围绕它编写软件的百万人大多是在做工程软件写作。那个想法的阐述是巨大的。我不知道你是否认识 Brendan Eich，他花了 10 天时间写了 JavaScript。这是一个有趣的故事。这让我思考，而且多年来，它一直被认为是一种相当糟糕的编程语言，也许现在仍然是。它一直在稳步改进。有趣的是，这个人没有得到任何奖项，他没有获得诺贝尔奖或菲尔兹奖，或者……一种糟糕的软件代码，现在是世界上排名第一的编程语言，它运行着互联网的后端。他最终知道为什么每个人都使用它吗？那会很有趣。是不是时机恰当？因为当 JavaScript 出现时，你知道，从编写 C 语言和 C++ 转向所谓的托管代码框架，你编写简单的代码，它可能是解释性的，它有很多库，生产力很高，你不需要成为专家。所以，你知道，Java 本来是要解决世界上所有问题的，它很复杂。JavaScript 在其他一些脚本语言之后出现了。我不是专家，但……是的，但这是时机恰当，还是有什么巧妙之处？因为他不是唯一的一个。有几个因素。也许如果他弄清楚是什么，他就会获奖。这种破坏性理论。是的，你知道，婴儿可能……他还没有定义这个，或者他……这需要一个好的推广者。嗯，我认为有很多博客文章写过关于它的，就像“错误就是正确”，就像快速地做糟糕的事情，就像拼凑出能满足一些需求的东西，然后随着时间的推移进行迭代，听取开发者的意见，听取实际使用该东西的人的意见。这是在软件中更容易做到的事情。但时机，你必须有很好的直觉，什么时候是合适的工具的合适时机，让它超级简单，然后把它推出去。问题是，这在硬件上是真实的，在软件上就不那么真实了，这是向后兼容性，它会拖累你，你知道，当你试图修复过去的错误时。但时机是好的。这并非偶然。你必须……你必须全身心地投入。你必须有一种广泛的感觉，即现在需要什么，科学上和社区上，以及……很明显，JavaScript 的有趣之处在于，当时在浏览器中运行的所有东西，比如 Java 和其他一些，比如 Scheme 等编程语言，它们都在一个单独的外部容器中。然后 JavaScript 被注入到网页中。它是最愚蠢的东西，与所有其他东西在同一个线程中运行。而且……它被插入为一个注释。所以，JavaScript 代码被插入为 HTML 代码中的注释。而且，我不知道，这是天才还是超级愚蠢，但它就是这样。它没有虚拟机和容器的设备。它只是在程序已经运行的框架中执行。这很酷。然后，因为某种原因，这种可访问性，它的易用性，导致开发人员创新如何实际使用它。我什幺都不知道该怎么想。但这似乎在不同的软件中回响，比如 PHP 的故事，也是同样的故事，非常糟糕的语言，它们却席卷了世界。我总是开玩笑说，可变长度指令，即使它们明显更糟，没有人知道为什么 x86 可能是地球上最糟糕的架构之一，却是最受欢迎的之一。嗯，难道这不也是 RISC 与……吗？这种简单性，在进化过程中，简单性被重视。如果它简单，它就会传播得更快。似乎是这样。还是不总是这样？总是这样。是的，简单可能很好，但太简单就糟了。所以，你认为 RISC 为什么会赢？从长远来看，RISC 赢了吗？也许我们不知道。那么，谁会赢？RISC 是什么？Cisco 是什么？谁会在那个领域，在这些指令集中获胜？AI 芯片会赢，但它们将是运行小程序的微型计算机，在各地都很普遍。但我们正在经历另一次转型。但你认为指令集最终会改变吗？它们演变得很慢，它们不那么重要。它们不那么重要。好的。我的意思是，性能的极限是，你知道，指令和数据可预测性。我的意思是，这是大事。然后是它的可用性，某种……设计质量，工具质量，可用性。比如，现在 x86 是 Intel 和 AMD 的专有产品，但它们可以以任何方式独立地改变它。ARM 是 ARM 的专有产品，它们不允许任何人改变它。所以，这是一个唯一的点。而 RISC-V 是开源的，所以任何人都可以改变它，这很酷。但这可能也意味着它会被改变得太随机，以至于没有一个共同的子集可供人们使用。你喜欢开放还是封闭？如果你要把所有的钱都押在一个或另一个上，RISC-V 还是……不知道，这取决于具体情况。奇怪的是，当 Intel 最初开始开发它时，他们授权给了大约七个人，所以它是一个开放的架构。然后他们比其他人移动得更快，还收购了一两个。但有七个不同的人在制造 x86。因为当时有 6502 和 Z80，你知道，8086。你可以说，每个人都认为 Z80 是更好的指令集，但那是专有的，属于一个地方。哦，还有 6800。所以，有大约五种或四种或五种不同的微处理器。Intel 采取了开放策略，获得了市场份额，因为人们觉得他们有多个来源。然后随着时间的推移，它缩小到两个参与者。那么，作为历史学家，为什么 Intel 长期以来在他们的处理器上获胜？我的意思是，它们很棒，它们的工艺开发也很棒。哦，所以只是回顾一下 JavaScript 和 Brendan Eich，以及 Microsoft 和 Netscape 以及所有这些……互联网浏览器。Microsoft 赢得了浏览器之战，因为他们积极地窃取了别人的想法，就在他们做完之后。你知道，我不知道 Intel 是否窃取了别人的想法。他们开始制造……只是一个好方法。他们开始制造 RAM（随机存取存储器）。然后，当日本制造商出现时，你知道，他们在 RAM 上被击败了，他们转向了微处理器。他们制造了第一个……集成微处理器程序……4004，还是什么。谁在推动这次转型？安迪·格鲁夫。这是一次了不起的转型。然后他们引领了半导体行业。他们只是一个小公司。IBM，各种大公司都有大量的资金，他们超越了所有人的创新。超越了创新。是的，是的。所以，这不像营销。这不像……他们的处理器设计相当不错。我认为……Core 2 可能是我第一个认为很棒的。它是一个非常快的处理器。然后 Haswell 也很棒。是什么让一个伟大的处理器……在那延迟中？哦，如果你只看它的性能与其他所有处理器相比，它的……你知道，它的尺寸，它的……可用性。所以，它不是某种特定的元素使其美丽。它就是字面上的原始性能。你就是这样看待处理器的吗？就是原始性能？当然，就像赛马一样，最快的获胜。现在你不在乎……（笑声）只要它……嗯，在环境中是最快的。比如，你知道，多年来你制造了最快的。然后人们开始有了功率限制。所以，你制造了在正确功率点上最快的。然后，当我们开始做多处理器时，比如，如果你能比别人更好地扩展你的处理器，你可能在单线程上快 10 倍，但你有更多的线程。所以，有很多变数。然后 ARM 真正探索了……你知道，他们有 A 系列、R 系列和 M 系列，比如一个处理器家族，适用于所有这些不同的设计点，从……令人难以置信的小巧简单。所以，当你做设计时，它就像一个巨大的 CPU 调色板。他们是唯一拥有可信的……从上到下的调色板的公司。你说的“从上到下”是什么意思？嗯，有人制造微控制器，它们很小，但他们没有快速的。有人制造快速处理器，但没有中型或小型处理器。做到这个完整的调色板很难吗？这似乎是……有很多不同的。那么，ARM 和 Intel 在解决这个问题的方式上有什么区别呢？嗯，Intel 几乎所有的处理器设计都是……你知道，非常定制的高端。在过去的 15 到 20 年里。最快的……嗯，在那个马蹄铁里。是的。然后是架构，它们真的很棒。但公司本身在行业内的 CAD 工具等方面相当孤立。关于定制设计与综合的争论，以及你如何处理它。我想说 Intel 在转向综合处理器方面很慢。ARM 从底部进入，它们生成了 IP，这些 IP 流向了各种客户。所以，客户如何实现它们的 IP，它们几乎没有发言权。所以，ARM 对综合 IP 环境非常友好。而 Intel 说，我们将用我们自己的 CAD 工具，我们自己的工艺，我们自己的……你知道，其他支持 IP 来制造这个伟大的客户端芯片、服务器芯片。一切都只与我们的东西一起工作。那么，ARM 在处理器领域赢得了移动平台吗？在那个领域，你描述的是它们获胜的原因吗？嗯，他们有很多人在做各种各样的实验。所以，他们控制了处理器架构和 IP，但他们让人们放入了各种不同的芯片，并且发生了各种各样的变化。而 Intel 在进军移动领域时，他们有一个团队在做一部分工作，对吧？所以，不是 10 个实验。然后他们的思维模式是 PC 思维模式，Microsoft 软件思维模式。这带来了一系列移动世界和嵌入式世界不会做的事情。你认为 Intel 有可能大力转型并赢得移动市场吗？这对于一家大公司来说，进行如此大的转型，真是太难了，对吧？这很有趣，因为我们会谈论你目前的工作。很明显，PC 在几十年来一直占据主导地位，比如台式电脑。然后是移动设备。这不确定。这是一个领导力问题。比如，史蒂夫·乔布斯领导下的苹果，在他回来后，他们进行了多次转型。你知道，他们制造了 iPad、iTunes、手机、平板电脑和很棒的 Mac。比如，谁知道电脑应该用铝制造？没有人知道。它们很棒。这很有趣。那是史蒂夫。是的，史蒂夫·乔布斯。他们进行了多次转型。你知道，老 Intel，他们也做过很多次。他们制造了 DRAM、处理器和工艺。我必须问这个问题，与史蒂夫·乔布斯共事是什么样的？我没有和他共事。你和他互动过两次吗？我在食堂里跟他打过两次招呼。他说什么？你好。他说，“嘿，伙计们。”他很友好。他四处走动，和某人在一起。因为食堂很拥挤，他找不到桌子。我把我的桌子给了他。但我为 Mike Colbert 工作，他与……Mike 是苹果的非官方 CTO，一个很棒的人。他为史蒂夫工作了 25 年，也许更多。他每天和史蒂夫谈话多次。他是少数能够忍受史蒂夫的……可以说，他的才华和强度的人之一。史蒂夫非常喜欢他，并且信任 Mike 来将他所想的东西转化为工程产品。然后 Mike 领导了一个名为平台架构的团队。我当时就在那个团队里。很多次，我和 Mike 坐在一起，电话响了，是史蒂夫打来的。Mike 会这样拿着电话，因为史蒂夫会因为某件事大喊大叫。然后他会翻译。他翻译了，然后他说：“史蒂夫希望我们这样做。”那么，史蒂夫是一个好的工程师吗？我不知道。他是一个很棒的点子大王，一个想法人士。他是一个非常好的选才者。是的，这似乎是领导力的关键要素之一。然后他是一个非常好的第一原则思考者。比如，有人说某件事做不到，他就会想，“这显然是错的。”但是，你知道，也许很难做到，也许很贵，也许我们需要不同的人。比如，有很多……如果你想做一件难事，你知道，也许需要时间，也许需要迭代。有很多事情你可以考虑。但说它做不到是愚蠢的。你如何比较？似乎埃隆·马斯克更以工程为中心，但我认为他也认为自己是设计师。他有设计头脑。史蒂夫·乔布斯感觉他更偏向于想法空间，设计空间，而不是工程。是的，就是让它发生。世界应该是这样的，就是想办法。但是，他使用电脑。他让电脑人一直和他说话。比如，Mike 是一个非常好的电脑人。他知道电脑能做什么。电脑是指计算机硬件，硬件、软件，所有部分，整个东西。然后他会……你知道，对我们接下来能做什么有一个想法，这是基于现实的。不是说他在墙上乱涂乱画，希望有人来解读。所以，他有一个有趣的联系，因为，不，他不是一个计算机架构师或设计师。但他从我们拥有的电脑中获得了一种直觉，知道会发生什么。本质上，你说直觉，因为他似乎惹恼了很多工程师，他的直觉是关于什么可以做到，什么不能做到。那些……你知道，关于软盘等等的所有故事。是的。所以在史蒂夫的第一轮，他会走进实验室，看看发生了什么，然后讨厌它，然后……解雇人们。或者在电梯里问某人他们在苹果做什么，然后回来时并不高兴。我的印象是，他让自己被一群相对较少的人包围着。是的。然后他就没有太多地与外界互动了。然后笑话是，你会看到有人用黑毯子盖着原型机穿过广场。那是因为它是秘密的。部分原因是为了躲避史蒂夫，因为他们不想让史蒂夫在准备好之前看到它。与乔尼·艾夫和史蒂夫的动态很有趣。就像你不想……他会毁掉他提出的许多想法。是的，是的。这是一个危险的平衡。如果你有很多想法，比如……戈登·贝尔以想法闻名。不是说好想法的比例比其他人高得多。是他有很多想法，而且他也很擅长与人交流，并且……能够正确地过滤，并且……能够看穿事物。而埃隆是，嘿，我想造火箭。所以，史蒂夫会雇佣一群火箭专家，而埃隆会去读火箭手册。所以，伊恩在某种意义上是更好的工程师，或者更……喜欢手册？是的。细节，工艺也是如此。嗯，我想你也有工艺，但类型不同。你如何看待……只是再坚持一会儿。你如何看待愤怒、激情等等？那些解雇、情绪波动和疯狂？你知道，情绪化等等，那就是史蒂夫。我想埃隆也是。那么，这是个 bug 还是 feature？这是一个 feature。有一个图表，Y 轴是生产力。X 轴是零，那是混乱。而无穷大是完全有序。对吧？当你从……原点开始，当你提高秩序时，生产力就会提高。在某个点，生产力达到顶峰，然后又下降。太多的秩序，什么都做不了。是的。但问题是，它离混乱有多近？不，不，不。问题是，一旦你开始朝着秩序的方向移动，驱动你走向秩序的力量向量是不可阻挡的。这在每个组织中都是一样的。每个组织都会走向生产力受到秩序阻碍的地方。所以，你需要……所以问题是，谁是反作用力？因为当你变得更有条理时，感觉也很好，生产力也会提高。组织会朝着这个方向发展。去雇佣更多的人，他们会雇佣更多能管理流程的人，你会变得更大。然后不可避免地，不可避免地，组织会被管理所有流程的官僚机构所俘获。然后人类非常喜欢这样。所以，如果你走进一个房间说：“伙计们，我喜欢你们正在做的事情，但我需要你们减少一些秩序。”如果没有一些力量支持，什么都不会发生。我无法告诉你这在多少层面上是深刻的。所以，这就是为什么我说它是一个 feature。你不能更友善一点吗？我不知道。我不知道任何好的例子。有趣的是，要完成工作，你需要能够管理事物和管理人员的人。因为人类很复杂，他们需要大量的照顾和喂养，你需要告诉他们他们看起来不错，他们做得很好，拍拍他们的背。我不知道。你告诉我，这是需要的吗？人类需要这个吗？我有一个朋友，他开始管理一个团队。他说：“我明白了。你必须在他们做任何事情之前就表扬他们。”我等到他们做完，他们总是对我生气。现在，我告诉他们在做的时候他们做得很好。但然后你就陷入了那个陷阱，因为当他们不做某事时，你如何面对这些人？我认为很多有童年创伤的人……你不同意。成功的人，你只是……首先做粗活，然后晚点再做好人。我不知道。好的。但是，你知道，好的工程公司里充满了成年人，他们有各种各样的童年经历。你知道，大多数人的童年都还可以。嗯，我不知道……很多人只为表扬而工作，这很奇怪。你的意思是，每个人……我对此不太感兴趣。嗯，你……你可能在寻找别人的认可。即使是现在？是的。也许我应该考虑一下。也许一个不再与这种事情有关的人。我不知道。我以前称我的父亲，告诉他我在做什么。他对工程之类的事情非常兴奋。你得到了他的认可吗？是的，很多。我运气很好。他认为我从小就很聪明，与众不同，而且没关系。当我真的很小的时候，我在学校表现不佳，我有阅读障碍，直到三年级或四年级我才阅读。他们不在乎。我的父母说：“哦，他会没事的。”所以，这很有趣，这很酷。他还健在吗？你很想念他吗？当然。是的。他患有帕金森病，然后是癌症。他最后的 10 年很艰难。我杀了一个人，像那样的人，这很难。思想……嗯，相当不错。帕金森病会导致缓慢的痴呆。而化疗，我认为加速了它。但它就像幻觉性痴呆。他聪明、有趣、有吸引力，而且相当不寻常。你还记得那个时候的谈话吗？当然。从那个时候起。你对他有什么美好的回忆吗？哦，是的。有一次，一个朋友告诉我，我可以在白板上画电脑的速度比你见过的任何人都快。我说：“你应该认识我爸爸。”你知道，当我还是个孩子的时候，他会回家说：“我开车经过这座桥，我一直在想它。”然后他会拿出一张纸，画出整座桥。他是一名机械工程师。是的。他会画出整座桥，然后他会告诉我，告诉我他会如何改变它。他有一种……你知道，他认为自己可以理解和构思任何事情。我就是这样长大的。所以，这很自然。所以，如果你知道……比如，当我面试人时，我让他们在白板上画他们做过的东西。这真的很有趣。有些人画一个小盒子。然后他们会说：“然后这个和那个对话。”是的。我会说：“这很令人沮丧。”有一次，另一个家伙进来，他说：“嗯，我设计了这个芯片中的浮点数，但我真的很想告诉你整个东西是如何工作的，然后告诉你里面的浮点数是如何工作的。你介意我这样做吗？”他覆盖了两个白板。是的。大约 30 分钟。我雇了他。是的，他很棒。这是工匠。我的意思是，这是那种工艺。但也是……那种心智敏捷性，能够理解整个事情。把零件放在一起。就像……你知道，对设计如何运作有一个真实的看法。因为如果你不正确地理解它，当你开始画它时，你会用一小部分填满半个白板。你知道，你能够以一种可理解的方式来布局它，这需要大量的理解。并且能够深入细节，然后快速地放大和缩小。你认为你父亲相信你可以做任何事情，这是不可能的事情吗？这对工匠来说是一种奇怪的特质。似乎这……回响在你自己的行为中。那就是……嗯，不是说任何人都能做任何事。现在，对吧？而是说，如果你努力去做，你就能做得更好。而且可能没有极限。他们做了有趣的事情，比如……他一直想弹钢琴。所以，在他生命的尽头，他开始弹钢琴。他患有帕金森病，而且他弹得很糟糕。但他认为，如果他在这辈子真的努力练习，也许下一辈子他会做得更好。他可能说对了。他喜欢这样做。是的，那很有趣。你认为完美是硬件和软件工程中“好”的敌人吗？就像我们刚才谈到的 JavaScript，以及 10 天构建过程的混乱。你知道，这是……创造性的张力，对吧？创造性的张力是你有两个不同的想法，你不能同时做。对。然后，但你想做这两件事，这会促使你去解决那个问题。这就是创造性。所以，如果你在构建计算机，有些人说：“我们有时间表，任何不符合时间表的事情我们都做不了。”所以，他们因为有时间表而放弃了完美。我讨厌这样。然后是其他人说：“我们需要把这件事做得完美，无论如何。”你知道，更多的人，更多的钱。并且有一个非常清晰的想法，你想要什么。有些人会清晰地表达出来。所以，我们称之为完美。是的。是的。好吧，那也很糟糕，因为他们从不发布任何东西。你从不实现任何目标。所以，现在你有那个。现在你有你的框架。是的。你不能因为今天做不到就放弃东西，因为也许明天或下一个项目你就能做到。你不能……我曾与一个我真的很喜欢共事的人合作，但他过度过滤了他的想法。他会开始思考某件事，一旦他发现有什么不对劲，他就会把它扔掉。然后我开始思考……你知道，你提出了一个想法，然后你发现它的问题所在，然后你给它一些时间来沉淀。因为有时，你知道，你找到了调整它的方法，或者也许那个想法有助于另一个想法。所以，想法的产生真的很有趣。所以，你必须给你的想法空间。心灵的空间是关键。但你也必须执行程序并完成工作。然后事实证明，计算机工程很有趣，因为它需要……你知道，100 个人来构建一台计算机，200 到 300 人，无论数字是多少。而且人们在……你知道，脾气和……技能组合等方面差异很大。你知道，在一个大组织中，你会发现那些热爱完美想法的人，以及那些想昨天就完成工作的人，以及那些喜欢提出想法的人，以及那些喜欢……可以说，扼杀想法的人。这需要整个……需要一大群人。有些人擅长产生想法，有些人擅长过滤想法。然后在所有这些巨大的混乱中，你似乎……目标是让这群人……找到穿过张力的完美路径，创造性的张力。但是，你怎么知道……当你说了……有些人擅长清晰地表达完美是什么样子，什么是好的设计。比如，如果你在一个房间里，并且你有一系列关于……如何设计一个更好的处理器的想法。你怎么知道这是……这是特别的东西，这是一个好主意，我们试试这个？你有没有和几个非常聪明的人头脑风暴过想法？你进去的时候，你不太理解它，你正在努力，然后你开始……谈论它，把它写在白板上。也许需要几天或几周，然后你的大脑开始同步。这真的很奇怪。你开始看到彼此的想法。是的，它开始奏效了。你可以看到……我的计算机设计才能在于，我可以在脑海中看到计算机是如何工作的。真的很好。我知道其他人也能做到。当你与能做到这一点的人一起工作时，这真是一种惊人的体验。然后，偶尔你会达到那个地方，然后你会发现那个缺陷，这很有趣，因为你可以……你可以欺骗自己。但你们两个都朝着无用的方向漂移了。是的，那也发生。因为你知道……嗯，计算机设计的优点是，总有实践的减少。你提出了你的好想法，我知道有些建筑师非常喜欢想法，然后他们会研究它们，把它们放在架子上，然后去研究下一个想法，再把它放在架子上。他们从不实践。所以，他们发现什么是好的，什么是坏的。因为我几乎每次做一些真正新的事情时，到完成的时候……好的部分是好的，但我知道所有的缺陷。是的。你会说你的职业生涯，你自己的经历，你的职业生涯主要是由缺陷还是成功定义的？如果……再次，它们之间存在巨大的张力。如果你没有努力尝试，对吧？并且做了新的事情，对吧？那么，当你建造它时，你就不会面临挑战。然后你会发现所有的问题。但是当你回顾时，你会看到问题。哦，当我回顾时……你认为在我职业生涯的早期吗？是的。比如，EV5 是第二款 Alpha 芯片。我因为那个错误而感到非常尴尬，以至于我几乎无法谈论它。它被载入了世界纪录大全，它是地球上最快的处理器。所以，它是……在某个时候，我意识到那是一个非常糟糕的心理框架来处理……做一些新的事情。我们做了一些新的事情，有些很棒，有些很糟糕，我们学到了很多。然后下一个，我们学到了很多。EV6 也有一些很酷的东西。我认为好的东西的比例增加了，但它有一些致命的缺陷，非常痛苦。然后，是的，你学会了将痛苦转化为……骄傲，不是真的骄傲，你知道，只是……对世界如何运作的认识。或者那种想法如何运作。生活就是苦难，这是现实。什么……不，不是。我知道佛陀是这么说的，还有其他人也坚持这一点。不，你知道，有一种奇怪的组合，好与坏，你知道，光明与黑暗，你必须容忍并……你知道，与之打交道。这个世界上确实有很多苦难。这取决于视角。似乎有更多的黑暗。但这让光明部分非常美好。你发现计算硬件，或者任何一种，甚至是软件设计，你自己的作品，别人的作品，你觉得美丽吗？我们刚才谈到了缺陷、错误和失误的战场。但是，有些东西做得非常漂亮。有什么让你印象深刻的吗？嗯，当事情做得漂亮时，通常会有一套精心设计的抽象层。所以，整个东西协调一致地很好地运作。是的。当我说的抽象层时，我的意思是两个不同的组件一起工作，它们独立工作，它们不必知道对方在做什么。所以，这种解耦。是的。著名的例子是网络堆栈。你知道，有七层网络，数据传输和协议，所有这些层。创新在于，当他们真正写好它时，因为在那之前网络没有很好地定义它们。这些层可以独立创新。偶尔，层边界会……你知道，接口会升级。这让你……你知道，设计空间得以呼吸，你可以在第七层做一些新的事情，而不必担心第四层是如何工作的。所以，好的设计就是这样。你在处理器设计中也能看到这一点。我们在 AMD 做 Zen 设计时，我们把几个组件做得非常模块化。你知道，我最坚持的是，在编写这些组件的 RTL 之前，我希望所有的接口都定义好。一位验证负责人说：“如果我们做得对，我可以独立地测试这些组件。”当我们把它们放在一起时，我们就不会发现所有这些交互错误。因为浮点数知道缓存是如何工作的。我有点怀疑，但他基本上是对的。模块化设计大大提高了质量。这在一般情况下普遍适用吗？你对好的设计有什么看法？模块化通常被这样谈论：人类只能聪明到这个程度。而且我们不会变得更聪明。但是事物的复杂性正在增加。所以，你知道，一个漂亮的设计不能比做它的人更大。这只是……你知道，他的一部分。你做一个非常漂亮的设计，它对你来说太难了，这个几率很低。如果它对你来说太简单了，那就不那么有趣了。就像，嗯，任何人都能做到。但是当你把你的专业知识和……你的智力与正确的设计规模相匹配时，那很酷。但那不足以对世界产生有意义的影响。所以，你必须有一些框架来设计这些组件，以便整个东西是宏大而和谐的。你知道，当你把它组合起来时，它……你知道，足够有趣，可以被使用。所以，这就是……一个漂亮的设计是将人类认知能力的极限与……你可以创建的模块相匹配，并在这些模块之间创建漂亮的接口。因此，你认为通过这种模块化设计，我们可以构建的美丽复杂系统的类型是有限的吗？就像……你知道，如果我们构建越来越复杂的东西。你可以想到……互联网。好的，把它扩大。你可以想到……社交网络，比如 Twitter，作为一个计算系统。但那些是小模块。是的。对。但它是建立在……它建立在如此多的组件之上，以至于 Twitter 的没有人理解。所以，所以，如果一个外星人出现，看着 Twitter，他不会仅仅认为 Twitter 是一个美丽、简单、被所有人使用的东西，它非常庞大。他会看到它运行的网络，光纤，数据传输，计算机，整个事情太复杂了，以至于没有人理解。所以，我认为这就是外星人看到的。所以，是的，如果一个外星人出现，看着 Twitter，或者看着地球上你可以看到的各种不同的网络系统。想象一下他们非常聪明，他们能够理解整个事情。然后他们……你知道，评估人类，然后想：“这很有趣。”地球上没有一个人能理解他们建造的系统。没有个人，或者……他们甚至会看到个人吗？这就是有趣之处。我们人类非常以自我为中心，以实体为中心。所以，我们认为我们是……中心生物体，网络只是生物体的连接。但是，从外星人的角度来看，似乎……是的，是的，我明白了。我们是蚂蚁。他们会看到蚁群。蚁群。或者蚁群的产物，那就是城市。是的。在这种意义上，人类是相当令人印象深刻的。我们能够实现的模块化，以及……我们对噪音和变异的鲁棒性。所有这些东西。嗯，这是因为它一直在经受压力测试。你知道，你建造了所有这些城市，偶尔会有地震，你知道，战争，地震，病毒。偶尔，你知道，商业计划的变化，比如……航运，或者……比如，只要它一直经受压力测试，它就会不断适应情况。所以，这是……这是一个奇怪的现象。好吧，让我们稍微谈谈摩尔定律。从广义上讲，摩尔定律就是计算能力的指数级增长。比如，OpenAI 最近发布了一些论文，研究神经网络训练效率的指数级增长，比如 ImageNet 等等。我们只是在……纯粹的软件方面做得更好，只是找到了更好的技巧和算法来训练神经网络。这似乎比摩尔定律的预测增长得快得多。所以，这是在软件领域。你认为，如果摩尔定律继续下去，或者摩尔定律的广义版本继续下去，你认为这主要来自硬件，来自软件，还是两者兼而有之？一些有趣的……完全……嗯，不是晶体管尺寸的缩小，而是更多地来自……硬件领域的有趣创新。所有这些东西。嗯，图表上有大约六件事正在发生。一是，有最初的创新，有很多……有待开发的潜力。所以，你知道，网络的效率得到了极大的提高。然后是它们的可分解性，以及……它们的使用。你知道，它们开始在一台计算机上运行，然后是多台计算机，多 GPU，然后是 GPU 阵列，然后是数千个。在某个时候，所以，所以，它们就像……它们从单机应用程序变成了千台计算机的应用程序。这并不是真正的摩尔定律的东西，这是一个独立的向量。我可以在这个问题上投入多少台计算机？因为计算机本身正在以……摩尔定律的速度变得更好。但是它们从一台到十台到一百台到一千台的能力。你知道，是某件事。然后乘以……解决 AlexNet 到 ResNet 的 Transformer 所需的计算量。这……一直很……你知道，稳步改进。但那些是 S 型曲线，对吧？是的，这正是摩尔定律背后那种 S 型曲线。

开始，那么，那么，你认为未来 S 型曲线最，最，呃，富有成效的，呃，丰富的来源是什么？是硬件，是软件，还是？所以硬件的进展会相对缓慢，就像，你知道，每两年性能翻倍。仍然有，我喜欢你称之为慢，是的，那是慢速版本，摩尔定律的蜗牛爬行速度，也许我们应该，我们应该，我们应该，呃，注册那个。而计算机数量的扩展，你知道，可以快得多。你知道，我敢肯定，谷歌曾经有过，你知道，他们最初的搜索引擎是在笔记本电脑上运行的，你知道，就像，是的，而且他们曾经真的致力于扩展它，然后他们将索引器分解成，你知道，这个部分和这个部分和这个部分，他们将数据分散到更多东西上，你知道，他们做了十几次创新。但随着他们扩展计算机的数量，它不断地在他们的软件和调度器中发现新的瓶颈，并让他们重新思考，比如，跨越一千台计算机来调度它的部分，然后将结果发送给一台计算机，这似乎很疯狂。但如果你想调度一百万次搜索，那就完全说得通了。所以，所以，仅仅通过数量来扩展可能是最丰富的东西。但然后当你扩展数量时，比如一个在一百台计算机上很棒的网络，在有一万台计算机上可能完全错误。每台计算机的速度可能是原来的十分之一，但如果你从一百台增加到一万台，那就是一百倍。所以，这是我们进行互联网扩展时发生的事情之一，效率下降而不是上升。计算的未来是低效率而不是高效率，但它以低效率的方式扩展。它的扩展速度比低效率吞噬你的速度快。只要有，你知道，美元价值在那里，比如扩展成本很高，是的，但谷歌展示了，Facebook 展示了，每个人都展示了，规模才是金钱所在。它是有经济价值的。你认为有可能，基本上整个地球都会变成一个计算表面，就像这张桌子会进行计算，这只刺猬会进行计算，就像一切真的低效的愚蠢计算会出现在科幻小说中，他们称之为计算材料。我们将一切变成计算。嗯，大多数元素对任何事情都不太好，比如你不会用铁来制造计算机，你知道，硅和碳有很好的结构，你知道，我们会，我们会看看其余的你能做什么。人们谈论，嗯，也许我们可以把太阳变成计算机，但它是氢和一点氦。所以我的意思是更像是真正地将计算机添加到一切中。哦，好的，所以你只是把宇宙中的所有质量都转换成计算机？不，不，所以不是从模拟的角度来看，就像模拟器构建质量来模拟一样，是的，我的意思是，是的，所以我的意思是，最终这一切都将走向模拟。是的，嗯，我想我可能跟你讲过那个故事，特斯拉当时正在决定，所以他们想测量电池输出的电流，他们决定是在那里放一个电阻器，还是在那里放一台带传感器的计算机。而那台计算机比我 1982 年工作的那台计算机还要快。我们选择了计算机，因为它比电阻器便宜。所以，所以，当然，这只刺猬，你知道，它要 13 美元，我们可以放一个，你知道，一个最聪明的你可以在里面的人工智能，五美元。它会有一个，你知道，所以计算机将是，你知道，他会无处不在。我希望它不会比我聪明，因为，嗯，一切都会比你聪明。但你说它效率低下，我以为有很多怀疑更好。嗯，嗯，摩尔定律会慢慢地压缩这些东西，所以即使是愚蠢的东西也会比我们聪明。愚蠢的东西会变得聪明，或者它们会足够聪明，可以与真正聪明的东西交谈。你知道，这就像，嗯，只是记住，一个大的计算机芯片，你知道，它就像一英寸乘一英寸，你知道，厚度为 40 微米。制造一台高性能计算机并不需要很多原子。是的，一万台这样的芯片可以装进一个鞋盒里，但你知道，你有冷却和电源问题。但你知道，人们正在努力解决这些问题。但他们仍然写不出引人入胜的诗歌或音乐，或者，呃，理解什么是爱，或者害怕死亡。所以，所以我们仍然赢，大多数人类也一样。嗯，他们可以写关于它的书。所以，呃，[笑声]。但，但说到这个，你知道，呃，这条沿着创新之路走向愚蠢的东西比人类更聪明，你现在是 Tens Torrent 的首席技术官，从两个月前开始，他们，呃，为深度学习构建硬件。你如何构建可扩展且高效的深度学习？这是一个非常迷人的领域。是的，是的，所以这很有趣。所以，呃，直到最近，我还以为有两种计算机。有串行计算机，比如运行 C 程序，然后有并行计算机。所以我的想法是，你知道，并行计算机，你拥有给定的并行性，比如 GPU 很棒，因为你有数百万个像素，而现代 GPU 在每个像素上运行一个程序，他们称之为着色器程序，对吧？或者像有限元分析，你构建一些东西，你知道，你把它分成很小的部分，你把每个部分交给一台计算机。所以你给所有这些部分一个并行性的东西，像这样。但大多数 C 程序，你写的是线性的叙事，你必须让它运行得快，让它运行得快，你预测所有分支，所有数据获取，然后你以更并行的方式运行它。但这是找到的并行性。人工智能是我仍在试图决定这是多么基础。这是一个给定的并行性问题，但人们描述神经网络的方式以及他们如何在 PyTorch 中编写它们，它们会生成图。这可能与 GPU 的并行性根本不同。是的，这可能是因为，当你对所有像素运行 GPU 程序时，你运行的是，你知道，取决于，你知道，这组像素，比如，它是背景蓝色，然后运行一个非常简单的程序。这个像素是，你知道，你脸上的某个斑块。所以你有一些非常有趣的着色器程序，给你半透明的印象。但像素本身不会相互通信。没有图，对吧？所以你，你处理图像，然后你处理下一个图像，你处理下一个图像，你每次运行 800 万像素，800 万个程序。而现代 GPU 有大约 6000 个线程引擎。所以，你知道，要获得 800 万像素，每个像素都运行一个程序，你知道，10 或 20 个像素，这就是它们的工作方式。但没有图。但你认为图可能是一种全新的思考硬件的方式？所以 Raja Gadori 和我一直在就给定的并行性和找到的并行性进行良好的对话，然后我们有了更多的晶体管，你知道，很久以前的计算机处理的是标量数据，然后我们处理的是向量数据，著名的向量机。现在我们正在制造处理矩阵的计算机，对吧？然后，我们说下一个类别是空间性的。想象一下你有如此多的数据，你知道，你想在这个数据上进行计算，然后当它完成时，它说将结果发送到这堆数据，运行一些软件，然后最好是空间性地思考它，而不是将所有数据移动到中央处理器并完成所有工作。所以空间性，我的意思是移动到数据空间而不是移动数据。是的，你有一个，你有一个 PB 的数据空间分布在一些巨大的计算机阵列上。当你进行某个地方的计算时，你将该计算的结果，或者可能是一个指向下一个程序的指针，发送到其他一些数据，然后进行。但我认为一个更好的词可能是图。而所有的人工智能神经网络都是图。进行一些计算，将结果发送到这里，进行另一次计算，进行数据转换，进行合并，进行池化，进行另一次计算。有没有可能压缩并说明我们如何使这个东西高效，使整个过程高效？这不一样。所以首先，图中的基本元素是矩阵乘法、卷积、数据操作和数据移动等东西。GPU 用它们的小单线程程序来模拟这些东西，基本上是运行一个单线程程序。然后有一个，你知道，NVIDIA 称之为工作组，他们将一组相似的程序组合在一起，以提高效率和指令使用率。然后在更高的层面，你有点像，你把这个图拿出来，你说图的这一部分是一个矩阵乘法器，它运行在这 32 个线程上。但底层的模型是为在像素上运行程序而构建的，而不是执行图。所以这是模拟，是的。所以有没有可能构建一个本地运行图的东西？是的，这就是 Tens Storm 所做的。所以我们在这方面进展如何？就像，在这项努力的历史中，我们处于早期阶段吗？是的，我认为是的。Tens Torrance 是由我朋友 Labisha Bajak 创立的，我是他的第一个投资者。所以我已经，你知道，多年来一直在关注他并与他谈论这件事。在秋天，当我考虑要做的事情时，我决定，你知道，我们去年和朋友一起举办了一个会议，我们想邀请思想家。其中两个人是 Andre Karpathy 和 Chris Lattner。Andre 在 YouTube 上做了一个关于软件 2.0 的演讲，我认为这很棒。我们从编程计算机，你编写程序，变成了数据编程计算机，你知道，就像软件的未来是数据程序，你知道，网络。我认为这是真的。然后 Chris 一直在工作，他曾从事 LLVM，低级虚拟机，它成为了所有编译器的中间表示。现在他正在从事另一个项目，叫做 MLIR，它是中级中间表示，基本上是在图的下面，关于你如何表示那种计算，然后协调大量潜在的异构计算机。而且，我想说，从技术上讲，Tens Torrent 的两个支柱是那些，那些两个想法，软件 2.0 和中级表示。但它是为了执行图程序而服务的。硬件就是为此设计的。所以它包括硬件部分。是的，然后另一个很酷的事情是，用相对较少的钱，他们做了一个测试芯片和两个生产芯片。所以这就像一个超级有效的团队。而且不像一些人工智能初创公司，如果你不构建运行他们真正想要做的软件的硬件，那么你必须通过编写更多的软件来修复它。所以硬件自然地进行矩阵乘法、卷积、数据操作以及处理元素之间的数据移动，这些你可以在图中看到。我认为这都很聪明。这就是我现在正在做的事情。所以，呃，我认为它叫做 Grace Call 处理器，去年推出。它，你知道，有很多性能衡量标准。我们正在谈论马匹。它似乎超过了每秒 368 万亿次运算，似乎超过了 NVIDIA 的 Tesla T4 系统。这些只是数字。它们在现实世界的表现中意味着什么？比如，你正在追逐的比赛中的指标是什么？你关心什么？嗯，首先，你知道，编写人工智能网络程序的人的母语是 PyTorch。现在是 PyTorch，TensorFlow，还有其他几个。PyTorch 是比 TensorFlow 之一。我不是这方面的专家。我知道很多人已经从 TensorFlow 转向 PyTorch。是的，而且有技术原因。我两者都用。两者仍然很棒。两者仍然很棒。但目前对 PyTorch 的爱最深。是的，对它的爱更多。这可能会改变。所以第一件事是，当他们编写程序时，硬件是否可以几乎按照编写的方式执行它？是的，PyTorch 会变成一个图。我们有一个图编译器，它生成那个图，然后它将图分解。所以如果你有一个大的矩阵乘法，我们把它分解成适合在处理单元上运行的正确大小的块。它连接了所有的图，它布置了所有的数据。有几个中级表示，它们也是可模拟的。所以，如果你正在编写代码，你可以看到它将如何通过机器，这很酷。然后底部是调度内核，比如数学、数据操作、数据移动内核，它们完成了这些事情。所以我们不必编写一个小程序来执行矩阵乘法，因为我们有一个大的矩阵乘法器。没有针对它的 CMD 程序。但有调度，对吧？所以，呃，目标之一是，如果你编写一段 PyTorch 代码，看起来相当不错，你应该能够编译它，在硬件上运行它，而无需进行调整，并且，呃，做所有疯狂的事情来获得性能。没有很多中间步骤，对吧？它直接运行，就像在 GPU 上一样。如果你天真地编写一个大的矩阵乘法，你只会获得 GPU 峰值性能的 5% 到 10%。是的，然后有很多，有很多论文发表了关于这个的。我读了它们，关于你必须做什么步骤。它从相当合理，嗯，转置其中一个矩阵，所以你写的是，或者不是按列排序，你知道，块状化它，这样你就可以把矩阵的一个块放在不同的 SM 上，你知道，线程组。但其中一些涉及到一些细节，比如你必须精确地调度它，这样你才不会出现寄存器冲突。所以，呃，他们称之为 CUDA 忍者，我喜欢它。要达到最佳点，你要么使用预先编写的库，这对于某些事情来说是一个好策略，要么你必须是微架构专家才能对其进行编程。是的，所以优化步骤比 GPU 更复杂。所以，我们的目标是，如果你编写 PyTorch，它是好的 PyTorch，你现在就可以做到。是的，随着网络的不断发展，你知道，它们从卷积变成了矩阵乘法。人们正在谈论条件图。你正在谈论非常大的矩阵。你正在谈论稀疏性。你正在谈论跨越许多芯片的问题。所以，你知道，本地数据项是一个数据包。所以你发送一个数据包给一个处理器，它被处理，它做了一堆工作，然后它可能会发送数据包给其他处理器。它们执行类似数据流图的方法。明白了。我们有一个大的片上网络，然后 16 个，下一个芯片有 16 个以太网端口。它们将很多芯片连接在一起，并且图编译器跨越多个芯片是相同的。所以这就是规模的来源。所以它是为了自然地扩展而设计的。现在，我的扩展经验是，随着你扩展，你会遇到很多有趣的问题。所以扩展是需要攀登的山。是的，所以硬件就是为此而设计的。然后我们正在进行，是否有软件部分涉及以太网等等？嗯，你知道，底层的协议，你知道，我们发送，你知道，它是一个以太网 PHY。但协议基本上说从这里发送一个数据包到那里。都是点对点。头部位说要发送到哪个处理器。我们基本上从我们的片上网络取出一个数据包，加上一个以太网头部，将其发送到另一端，剥离头部，然后发送到本地的东西。这相当直接。人与人的互动也相当直接。但当我们有数百万人的时候，我们可以一起做一些疯狂的事情。这会很有趣。所以这就是目标，规模？所以，例如，我最近一直在家里做很多机器人，出于个人乐趣。我是否会使用 10 层？还是这更多是为了，有各种各样的问题，比如它们是小的推理问题，还是小的训练问题？有大的训练问题。大的目标是大的训练问题还是小的训练问题？嗯，目标之一是扩展从 100 毫瓦到 1 兆瓦。你知道，所以对问题有很大的范围。而且同样的 AI 程序在所有不同的级别上都有效。所以这很酷。自然，因为自然数据项是一个我们可以移动的数据包，它是为了扩展而设计的。但有这么多人有，你知道，小问题。是的，是的。但，但，你知道，比如手机里面有一个小问题要解决。所以你是否认为 Storm 有可能出现在手机里？嗯，本地内存、本地计算的功耗效率以及我们构建它的方式相当不错。然后，能够进行条件图和稀疏性有很多效率。我认为对于复杂的网络，我想以一个小因子的形式进入。它一直相当不错。嗯，但我们必须证明这一点。这是一个有趣的问题。这是公司早期阶段。你说才几年。但你认为你投资了，你认为他们是合法的？是的，当你加入时。嗯，是的。嗯，这也是一个非常有趣的地方。你知道，人工智能世界正在爆炸。我看了其他一些机会，比如制造更快的处理器，人们想要。是的，但那更像是渐进式的路径，而不是未来十年人工智能会发生什么。所以这有点，你知道，成为革命的一部分是令人兴奋的。革命将发生在非常大的空间里。然后很多人都在努力。但有很多技术原因导致其中一些，你知道，不会那么好。而且，你知道，这很有趣。还有同样的问题，就是把基础打好。我们和客户谈论过令人兴奋的功能。在某个时候，我们意识到每个单位都想首先听到内存带宽、本地带宽、计算强度、可编程性。他们想知道基础知识，电源管理，网络端口如何工作。基础是什么？所有基础都起作用吗？因为很容易说我们有这个很棒的想法，你知道，像 GPT-3。但我们谈论的人想说，如果我买了那个，我们有一个带我们芯片的 PC Express 卡。如果你买了卡，把它插到你的机器上，下载驱动程序。我需要多长时间才能让我的网络正常运行？是的，这是一个真实的问题。这是一个非常基本的问题。所以，是的，对此有答案了吗？还是我们正在努力？我们的目标是一个小时。好的。我什么时候可以买特斯拉？嗯，很快，用于我的，用于我的小型训练。是的，很快。几个月。很好。我喜欢你和 Carpathy、Andre Karpathy 和 Chris Lattner 一起在房间里的想法。非常，嗯，非常有趣，非常聪明的人，非常跳出框框思考的人，但也是，嗯，第一原理思考者。他们都完成了工作。他们只为了完成自己的项目而完成工作。他们清楚地谈论它，他们教育大量的人，他们创建了平台供其他人去做他们的工作。是的，清晰的思维能够被沟通是令人印象深刻的。这有点非凡。是的，我是粉丝。好吧，让我问一下，因为，我最近和 Chris 谈了很多。他一直是，嗯，很酷的人之一。只是给他一个赞。他作为一个人一直非常支持。所以每个人都很不一样。伟大的工程师也不同。但他一直对人类元素很敏感，这很迷人。他是这个愚蠢播客的早期参与者之一，我做这个播客是为了说，不要放弃这个东西，而且，和任何你想谈论的人谈谈。那种来自一个合法的工程师的赞美，并说，你可以做到。那是我，嗯，一个好的领导者所做的，对吧？他们只是让一个小孩子做他自己的事情。去吧，去做吧，看看会发生什么。那，那是一件非常强大的事情。但你，嗯，你对他有什么看法？他以前是，不，我认为他离开了谷歌，对吧？他说科幻小说。我认为，嗯，真正让你印象深刻的是 Chris 工作过的事情？因为我们提到了优化、编译设计的东西、LLVM。然后他还在谷歌工作，TPU 的东西。他显然也做过 Swift。所以编程语言方面，谈论那些在整个堆栈中工作的人。是的，嗯，从你与 Chris 的互动以及认识他这个人来看，什么让你印象深刻？它真的激励你吗？嗯，嗯，LLVM 成为了，你知道，编译器的平台，事实上的平台。就像，这很了不起。而且，你知道，代码质量很好，设计选择很好。他达到了正确的抽象级别。有点恰到好处的时机和地点。然后他创建了一个名为 Swift 的新编程语言，你知道，在，让我们说，一些采用阻力之后，它变得非常成功。我不太了解他在谷歌的工作，尽管我知道，你知道，那是典型的，他们开始了 TensorFlow 的东西，然后他们，你知道，它是新的。你知道，他们写了很多代码。然后，在某个时候，它需要重构，因为，你知道，它的开发速度慢了下来。为什么 PyTorch 稍晚开始，然后超过了它？所以他在这方面做了很多工作。然后他关于 MLIR 的想法，这是人们开始认识到的，低级 IR 之上的软件堆栈的复杂性变得如此之高，以至于将这些功能的特性强加到一个级别上，给它带来了太大的负担。所以他把它分成几个部分。这也是我们软件堆栈的灵感来源之一，我们有几个中级表示，它们都是可执行的。你可以查看它们，并在降低级别之前对它们进行转换。所以，我认为我们比 MLIR 真正发展到可以使用它之前就开始了。但我们对此很感兴趣。他对 MLIR 非常兴奋。那是他的，你知道，他的宝贝。所以，你知道，而且似乎有一些深刻的想法，这些想法非常有用。所以，所以这些项目中的每一个都随着软件世界的日益复杂化，我们如何创造正确的抽象级别来简化它，以便人们现在可以独立地在不同的级别上工作？所以我认为这三个项目，LLVM、Swift 和 MLIR，都成功地做到了这一点。所以我对接下来他要做什么很感兴趣，以同样的方式。是的。所以，无论是 TPU 还是 NVIDIA GPU 方面，你认为 10 层，或者它背后的想法，不一定是 10 层，只是这种图驱动的、图为中心的、深度学习为中心的硬件，能否击败 NVIDIA？你认为有可能，基本上超越 NVIDIA 吗？当然。这个过程是什么样的？这段旅程看起来是什么样的？你认为？嗯，GPU 是围绕数百万像素的着色器程序构建的，而不是运行图。是的，有一个假设说，图的构建方式将非常有趣，以至于在计算这个方面效率低下。然后基本单元不是 CMD 程序，而是矩阵乘法、卷积，然后数据操作相当广泛，关于，你知道，如何用程序进行快速转置？我不知道你是否写过转置程序。它们很难看而且很慢。但在硬件中，你可以做得很好。我给你举个例子。所以当 GPU 加速器开始处理三角形时，就像，你有一个三角形，它映射到一组像素。所以你构建了一个硬件引擎，很容易构建一个硬件引擎，它会找到所有这些像素。这有点奇怪，因为你沿着三角形走到边缘，然后你必须回到下一行，沿着走。然后你必须在边缘决定，如果三角形的线有一半在像素上，像素的颜色是什么？因为它是这个像素的一半，另一半是下一个。这叫做光栅化。因为你说这可以在硬件中完成。现在这是一个操作的例子，作为一个软件程序，它非常糟糕。我写了一个执行光栅化的程序。执行它的硬件的代码比执行它的软件程序少，而且速度快得多。是的，所以有些时候，你拥有的抽象，光栅化一个三角形，你知道，执行一个图，你知道，图的组件。在硬件软件边界上做正确的事情是让硬件自然地去做。所以 GPU 是为三角形的光栅化而优化的。嗯，不，那只是，嗯，在一个现代的，你知道，那是现代 GPU 的一小部分。他们所做的是，当你运行游戏时，他们仍然光栅化三角形。但对于大多数计算来说，GPU 运行的是着色器程序。但它们是针对像素的单线程程序，而不是图。老实说，我实际上不知道着色和照明背后的数学原理。我不知道它们看起来像什么。是简单的浮点程序还是复杂的？你可以在着色器程序中有 8000 条指令。但我，我没有很好的直觉，为什么它可以如此容易地并行化？是因为你有 800 万个像素。所以当有光的时候，是的，光线从角度照射下来，你知道，光的量，比如，这是一行像素，就像这张桌子一样。每个像素上的光的量略有不同。每个像素都负责弄清楚。所以那个像素说，在这个像素上，我知道光的角度，我知道遮挡，我知道颜色，我，就像这里的每个像素都是不同的颜色。每个像素都接收不同量的光。每个像素都有略微不同的半透明度。所以为了让它看起来逼真，解决方案是，你在每个像素上运行一个单独的程序。看，但我以为有来自各处的反射？每个图片？是的，但确实有。所以，所以你构建了一个反射图，它也有一些像素化的东西。然后当像素查看反射图时，它必须计算表面的法线是什么。顺便说一句，它按像素进行。有很多技巧。你可能有一个较低分辨率的光图，反射图。有很多，你知道，他们做的攻击。但最终，它是每个像素的计算。而且碰巧你可以将图计算映射到这个像素上。基本上，你可以对卷积和矩阵进行浮点程序。NVIDIA 投资了多年 CUDA，首先是为 HPC，然后他们因为人工智能趋势而走运。但你认为他们是否会无法从他们的... 我们拭目以待。这总是很有趣。大公司有多少次彻底转型？偶尔。你对 NVIDIA 的人了解多少？有些，是的。嗯，我也很好奇。最终，作为，嗯，他们已经创新了几次。但他们也非常努力地研究移动设备，他们非常努力地研究无线电。你知道，你知道，他们本质上是一家 GPU 公司。嗯，他们试图转型。这是个有趣的小游戏，在自动驾驶汽车领域。就像玩特斯拉等等。看到这是对那种转型的一种试探。他们推出了这个平台，这在技术上很有趣。但它就像一个三千瓦，你知道，你知道，一千瓦，三千美元的 GPU 平台。我不知道它在技术上是否有趣。它在哲学上很有趣。我技术上不知道工艺是否在那里。我不确定。但我没有感觉到他们正在为汽车解决方案重新利用 GPU。这不是真正的转型。他们没有从头开始构建解决方案。就像特斯拉里面的芯片很便宜。Mobileye 一直在这样做。他们正在做经典的从最简单的事情开始。你知道，他们正在制造 40 平方毫米的芯片。而 NVIDIA 的解决方案有两个 800 平方毫米的芯片和两个 200 平方毫米的芯片。而且，你知道，大量的昂贵 DRAM。而且，你知道，这是一个非常不同的方法。Mobileye 适合，让我们说，汽车的成本和外形尺寸。然后他们随着经济可行性而添加功能。而 NVIDIA 说，拿最大的东西，我们要让它工作。你知道，而且，而且这也影响了 Waymo，有很多自动驾驶初创公司，他们的后备箱里有一个 5000 瓦的服务器。但那是因为他们认为，嗯，5000 瓦，你知道，10000 瓦没关系，因为它取代了司机。埃隆的方法是，这个端口必须便宜到可以装进每一辆特斯拉，无论他们是否开启自动驾驶。而 Mobileye 则说，我们需要适应汽车公司的炸弹和成本结构。所以他们可能会卖给你一个 1500 美元的 GPS。但炸弹是 25 美元左右。嗯，对于 Mobileye 来说，似乎神经网络不是一等公民。就像计算，它们最初不是，是的，这是一个 CV 问题。是的，它做了经典的 CV，找到了交通信号灯和车道线，它们在这方面做得非常好。是的，它们从未，我不知道现在发生了什么，但它们从未完全转型。我的意思是，这就像 NVIDIA 的事情，然后，而不是，所以如果你看看新的特斯拉工作，它就像从头开始的神经网络。是的，对。是的。甚至特斯拉也从很多 CV 工作开始。而 Andre 基本上一直在消除它，把它移到网络中。所以，虽然这不是机密信息，但你坐在门廊上俯瞰世界，看着 Andre 的工作，埃隆在特斯拉自动驾驶仪上的工作。你喜欢事情在地面上的发展轨迹吗？他们在取得严肃的进展。我喜欢人们驾驶 Beta 版的视频。它正在处理一些非常复杂的交叉路口等等。但它仍然需要驾驶员干预。我的意思是，我拥有当前的自动驾驶仪，我的特斯拉。我每天都用它。你有全自动驾驶 Beta 版吗？不。所以你，你喜欢它的发展方向？我们在取得进展。它比任何人想象的都要慢。我的疑问是，你知道，硬件三号是否足够计算？差了两倍，差了五倍，差了十倍，差了百倍？是的。而且，我当时认为可能不够。但他们现在做得相当好。是的，有一件事是数据集越来越大，训练越来越好。然后有一个有趣的事情是，你训练并构建一个任意大小的网络来解决问题，然后你重构网络，使其适合你能够发货的东西。所以，目标不是构建适合手机的网络，而是构建真正起作用的东西。然后，然后如何使其在你的硬件上最有效。而且他们似乎比几年前做得好多了。嗯，一个非常重要的事情是他们做得好的地方，是如何快速迭代。这意味着，它不仅仅是一次性部署。一次构建正在不断地进入网络，并尝试自动化尽可能多的步骤。而且这实际上是软件 2.0 的原则，就像你提到的 Andre 一样。它不仅仅是，我的意思是，我不知道他实际对软件 2.0 的描述是什么。如果它只是高层次的哲学还是具体的。在现实世界中，有趣的是，它就是，我认为 Andre 称之为数据引擎。就像，它是你拥有的神经网络的迭代改进。它做事情，在一堆事情上失败，然后一次又一次地从中学习。所以你不断发现边缘案例。所以它非常关于，就像数据工程。就像你刚才谈到的关于 Testosterone 的事情一样。你拥有数据景观。他们必须沿着那个数据景观行走，以一种不断改进神经网络的方式。而这感觉就像是它的核心部分。是的。而且它有两个部分。就像，你发现不起作用的边缘案例，然后你定义一个去获取该数据的过程。但另一个限制是，你是否需要标记它。就像，GPT-3 的惊人之处在于它是无监督的。所以现在基本上有无限的数据。显然，汽车上有无限的数据，人们成功驾驶。但是，你知道，目前的管道大部分运行在标记数据上，这是人类有限的。所以当它变成无监督的时候，它就会产生无限的数据，然后它们就会扩展。现在可能使用这些数据ルの网络可能太大了，不适合汽车。但然后会有转变，从现在我们有无限的数据。我知道我想要什么。现在我能否将其变成适合汽车的东西？而这个过程将无处不在。每次你到达拥有无限数据的地方。这就是软件 2.0 的意义所在。无限数据训练网络来做事情，而无需人类编写代码来做。最终也试图发现，就像你说的，问题的自监督公式。就像，你知道，在驾驶中，有一个非常有趣的事情。你看着你面前的场景，你有关于一个成功的人类司机在一秒钟后所做的事情的数据。这是一小块数据，你可以使用，就像 GPT-3 一样。训练。即使特斯拉说他们正在使用它，对我来说，这是一个开放的问题，他们可以在多大程度上，你能用那块自监督数据卖掉所有的驾驶吗？而且，我认为这就是 Comedie 正在做的事情。这就是 Comon AI 正在做的事情。但问题是，需要多少数据？所以 Comedie AI 没有，比如，像特斯拉那样好的数据引擎。那就是，你知道，数据的组织。据我所知，我没有和 George 谈过。他们确实有数据。问题是需要多少数据？因为我们说无限，这里非常松散。而且，还有另一个问题，你说了，你不知道你是否认为它仍然是一个开放的问题，我们是否处于计算的正确数量级？也就是说，这是埃隆说的，里面的芯片足够进行全自动驾驶，还是我们需要另一个数量级？我认为没有人真正知道这个问题的答案。我喜欢埃隆的自信。但，是的，我们会看到的。还有一个有趣的事情是，你不是通过无限的数据学会开车的。你通过一个理解物理、颜色、水平表面、法律、道路的智力框架来学习开车。你知道，你从操纵环境中的所有经验。你看，有很多因素。所以当你学会开车时，驾驶是你概念框架的一个子集。所以，现在我们教他们驾驶的自驾车是驾驶数据。你从不教人类这样做。你教人类各种有趣的事情，比如语言，比如不要那样做，你知道，小心，你知道，有很多事情在发生。嗯，这是你，我认为上次我们谈论过，你诗意地不同意我关于人类的幼稚想法。我只是认为人类会让整个驾驶变得非常困难。是的，好吧，就像我说的，人类移动速度不慢。这是一个弹道问题。这是一个弹道人类零弹道问题。对我来说，这就像一首诗。在驾驶中，它们确实是纯粹的弹道问题，这是非常可能的。而且，我认为这是思考它的正确方式。但它们仍然继续让我感到惊讶，那些该死的行人、骑自行车的人、其他人以及其他汽车。是的，但这将是相互补偿的事情之一。所以，就像你开车时，你对人类会做什么有一种直觉。但你没有 360 度摄像头和雷达。而且你有一个注意力问题。是的，所以，所以自驾车来了，没有注意力问题，360 度摄像头，对吧？你知道，一堆其他功能。所以它们会消除一类事故。而且，你知道，你知道，带有雷达的紧急制动，特别是随着它越来越，你知道，人工智能增强，将消除碰撞。但然后你还有其他问题，这些意外的事情，你知道，你认为你的直觉在帮助，但然后汽车也有，你知道，一套硬件功能，你甚至都无法接近。当然，关键是，如果你消除了大量的事故，那么它可能比人类驾驶员安全得多，即使人类仍然是一个难以解决的问题。是的，这很可能就是这样。自动驾驶汽车会发生少量事故，人类会避免这些事故，但它们会消除大部分事故。你对特斯拉的 Dojo 工作有什么看法？或者它可能比特斯拉更大？它有点像 Tens Torrent 试图创新。这是二分法。一个公司应该从头开始构建自己的神经网络训练硬件吗？嗯，首先，我认为这很棒。我们需要大量的实验。而且有很多初创公司正在做这件事，它们在追求不同的东西。你知道，我当时在场，我们开始 Dojo。它有点像，无约束的计算机解决方案，用于进行非常大的训练问题。然后有一些有趣的事情，比如，你知道，我们说，嗯，我们有一个 10000 瓦的板子需要冷却。你去和 SpaceX 的人谈谈，他们认为 10000 瓦是一个非常小的数字，而不是一个大数字。是的。而且，有才华的人正在努力。我很好奇它会如何出来。我无法告诉你。你知道，自从我离开以来，我知道它已经改变了几次。所以，所以冷却似乎是一个大问题。我确实喜欢埃隆对此的说法，那就是，除非它比替代方案好得多，否则我们不想做这件事，无论替代方案是什么。所以它必须比，你知道，一堆 GPU 好得多。而且，另一件事是，你知道，你知道，特斯拉自动驾驶硬件只服务于一个软件堆栈。硬件团队和软件团队紧密耦合。你知道，如果你正在构建一个通用的人工智能解决方案，那么就有如此多的不同客户，有如此多的不同需求。现在，Andre 说了一些话，我认为这很棒。十年前，视觉、推荐、语言是完全不同的学科。我们说人们真的不能互相交谈。三年前，一切都是神经网络。但非常不同的神经网络。最近，它正在融合到一个神经网络集合中。它们的大小显然不同，它们的数据不同，输出也不同，但技术已经融合了很多。是的，GPT-3 背后的这些 Transformer，似乎可以应用于视频，可以应用于很多，是的。而且，它就像，它们都非常，就像字面意思是将字母替换为像素。它做视觉，太棒了。然后尺寸实际上会改进事物。所以它越大，你投入的计算越多，它就越好。你拥有的数据越多，它就越好。所以，所以，所以然后你开始想，这是根本性的，还是这只是又一步，对这种计算的根本理解？这让我们非常感兴趣。我们人类不想相信那种东西会达到概念理解。就像你说的，它会弄清楚物理学。但也许它会，也许它会。嗯，比这更糟的是，它会以我们无法理解的方式理解物理学。我喜欢听 Stephen Wolfram 的演讲，他说，你知道，有三代物理学。有基于推理的物理学。嗯，大东西应该比小东西更快地落下，对吧？那是推理。然后有基于方程的物理学。就像，你知道，但世界上用单个方程解决的程序数量相对较低。几乎所有的程序都有，你知道，超过一行代码，也许一亿行代码。所以你说，现在我们要基于方程的物理学，这是他的项目，这很酷。我可能会指出，在推理之前，有两代物理学。就像所有动物，你知道，知道东西会掉下来，你知道，鸟会飞。而且，你知道，捕食者知道如何，你知道，解决一个微分方程来切断一个加速的，你知道，弯曲的动物路径。是的。然后有，你知道，神做的。是的，对。所以，你知道，现在有五代。软件 2.0 说，编程事物不是最后一步。数据。所以将会有物理学步骤。Stephen Wolfram 的 Com。那不是可解释的。而且，实际上，我看不出为什么这就是极限。就像，通常，当你有一个层次结构时，它不是，嗯，如果你有这个步骤和这个步骤和这个步骤，它们都是定性的不同，概念上不同。并不明显为什么，你知道，六是正确的层次结构步骤，而不是七或八。嗯，那么我们可能无法理解一些超出不可解释的东西的东西。是的，因为我认为，但你理解那个对我们来说不可解释的东西的人，他将构思下一个。而且，我不知道为什么会有极限。你的大脑会痛，这是悲伤的故事。如果我们看看我们自己的大脑，这是一个有趣的，说明性的例子。在你与 Testor 的工作中，以及尝试设计深度学习架构时，你是否考虑过大脑？也许从硬件设计者的角度来看，如果你能改变大脑的什么？你会改变什么？嗯，这是一个有趣的问题。就像，你的大脑很奇怪。你知道，你的大脑皮层，我们认为我们大部分的思考都在那里，只有，就像，六七个神经元厚。就像，这很奇怪。所有的大型网络都比这深得多。所以这似乎很奇怪。然后，你知道，当你思考时，如果，如果输入产生一个结果，你可以失去它，它会很快。但如果它不能，它产生一个有趣的结果，然后变成一个输入。然后你的大脑，直到你思考几天。你知道，它在你的大脑里走了多少趟？你知道，300 毫秒左右才能通过七层神经元。我忘了确切的数字。但然后它一遍又一遍地重复，因为它在搜索。而大脑显然看起来像某种图，因为你有一个神经元，你知道，连接。

它与其他事物进行交流，并且在本地计算量非常大，但它也跨越了一个相当大的区域进行稀疏计算。有很多混乱的生物学类型的东西，它的意思是，首先，有机械、化学和电信号，这就是正在发生的一切。然后，信号的异步性，以及似乎连续且混乱的巨大变异性，以及生物学的混乱。而且不清楚这是否是一件好事，是的，还是坏事，因为如果这是一件好事，我们需要运行整个进化过程。嗯，我们将不得不从基本的细菌开始，以创造一些成像。你可以建造一个拥有 10 层的大脑，这会更好还是更糟，或者有更多的连接还是更少的连接，或者你知道，我们不知道我们的大脑在什么程度上得到了优化。但如果我改变了事情，比如，是的，就像你知道的，你只能记住大约七个数字。是的，为什么不是 100 个或一百万个，从来没想过。而且为什么我们不能拥有一个浮点处理器，可以计算我们想要的任何东西，并且能够正确地看到所有这些，那会很有趣。而且为什么我们不能看到四维或八维，因为你知道三维有点乏味。所有复杂的数学变换都在多维空间中，所以你有那个。你知道，你可以想象一个大脑架构，你知道，你可以用很多有用的功能来增强它，以便思考事情。你描述的限制可能实际上是必不可少的，比如约束对于创造智能的深度是必不可少的，比如推理能力。你知道，很难说，因为你知道，你的大脑显然是一个并行处理器，你知道，你知道 100 亿个神经元以相对较低的时钟速率相互通信，但它产生了一种看起来像串行思维过程的东西。你脑子里有一个串行叙事，这是真的，对吧？但也有一些人以视觉思维著称，比如我认为我是一个相对的视觉思考者，我可以想象任何物体并在脑海中旋转它，然后看着它。有些人说他们根本不那样想。最近我读了一篇文章，关于那些说他们脑子里没有声音的人，他们可以说话，但是当他们，你知道，就像，你在想什么？他们会描述一些视觉上的东西，所以这很有趣。现在，如果你说，如果我们投入更多的硬件来存储信息，比如你知道的， 10 个数字或一百万个数字，这会不会让我们分心，无法形成这种单一的身份？它会以某种方式消散，对吧？但也许，你知道，未来的人类将拥有许多具有更高层次组织但实际上可以并行做更多事情的身份。是的，如果我们从模块化思维出发，没有理由我们不能在一个大脑中有多个意识。是的，也许有一些方法可以加快速度，这样，你知道，计算区域仍然可以有一种统一的感觉，但同时仍然拥有更多的并行处理能力。肯定可以改进。它可以改进。好的，嗯，它现在已经相当不错了。实际上，人们没有给予它足够的赞赏。这东西很棒。你知道，你知道，事实上，右边的终点似乎给整个体验带来了一种美好的、美丽的火花。我不知道，我不知道它是否容易改进。它可以更美丽。我不知道如何。是的，你是什么意思？你是什么意思？你无法想象的所有方式？不，但这就是重点。我无法做到。我能够想象它可能更美丽的方式，所以你知道，你知道伊恩·班克斯的故事吗？那些超级聪明的 AI，它们主要生活在它们称之为无限乐趣的世界里，因为它们可以创造任意的世界。所以它们会互动，你知道，故事是这样说的，它们会在正常世界里互动，而且它们非常聪明，可以做各种各样的事情。你知道，一个给定的心智可以同时与一百万人类交谈，因为我们非常慢，而且出于某种原因，你知道，人为的原因，故事是它们对人和做事感兴趣，但它们主要生活在这个其他的思维领域。我的倾向是认为，创造无限乐趣的能力不会那么有趣。这很伤感。有很多事情要做。想象一下能够让一颗恒星移动行星。是的，是的，但因为我们可以想象那是野生动物的乐趣，如果我们能够，如果我们真的能够做到，那将是一个滑坡，乐趣甚至没有意义，因为我们只是通过我们拥有的无限乐趣来不断地麻痹自己。而悲伤，嗯，黑暗的东西才是乐趣所在，我想。我的意思是，这可能是俄语。这可能是乐趣使之有趣，而悲伤使之苦乐参半。是的，这是真的。乐趣可能是使之有趣的东西。那么你对通过 BCI，脑机接口而不是生物学方面的扩张有什么看法？你有没有看过 Neuralink 的东西？这非常有趣，就像人类一样，就像我们的想法会表现为行动。你知道，就像小时候，你知道，射击步枪非常有趣，骑迷你摩托车，做事情。然后电脑游戏我想对很多孩子来说，它变成了他们可以做任何他们想做的事情的地方，他们可以开飞机，他们可以做这个，他们可以做这个，对吧？但你必须有这种物理互动。现在想象一下，你知道，你只需要想象东西，它就会发生，对吧？非常丰富和有趣。我们做梦的时候就像那样。梦很有趣，因为，就像，如果你在梦中有一些控制或意识，就像它看起来非常逼真，或者不逼真，这取决于梦，但你也可以操纵它。你知道，那里的可能性是，是，是奇怪的。而且没有人理解这一点，这很搞笑。但是，你认为通过计算来扩展这种能力是可能的吗？当然。有什么有趣的地方吗？所以从硬件设计师的角度来看，你认为它会带来全新的挑战吗？以及所需的硬件类型？所以这个硬件不是独立的计算。嗯，今天的电脑游戏是由 GPU 渲染的，对吧？对。但是你见过 GAN 的东西吗？是的。对，训练有素的神经网络渲染逼真的图像，但没有像素，没有三角形，没有着片器，没有光照贴图，什么都没有。所以图形的未来可能是人工智能，对吧？是的。现在人工智能是由大量真实数据训练出来的，对吧？所以如果你有一个与人工智能渲染器接口，对吧？所以如果你说渲染一只猫，它不会说猫有多高，有多大，你知道，它会渲染一只猫，你可能会说，哦，大一点，小一点，你知道，让它成为一只虎斑猫，毛短一点，你知道，就像你可以调整它一样。与一个非常强大的人工智能渲染器交互所需的数据量可能很低。但问题是，脑机接口需要渲染的不是屏幕，而是大脑，而且是直接的，所以有带宽。你可以两种方式都做。我的意思是，我们的眼睛是非常好的传感器。它可以渲染到屏幕上，我们可以感觉自己参与其中。你知道，他们会，你知道，就像 Oculus 那种东西，它会变得如此好，当投影到你的眼睛时，你会觉得它是真实的。你知道，他们正在慢慢解决这些问题。我怀疑当信息渲染到你的大脑时，如果渲染器也是由人工智能介导的，你知道，他们就能给你你真正想要的深度提示，以及各种各样的东西。你知道，你的大脑可能在伪造你的视觉区域，对吧？你知道，你的眼睛在四处转动，但你没有注意到。偶尔它们会变黑，你没有注意到。你知道，有很多事情，比如你认为你看到了这里，但你并没有真正看到那里。是的，这一切都是虚构的。是的，所以，是的，周边视觉很迷人。所以如果你有一个人工智能渲染器，它被训练来精确地理解你的视觉方式以及增强体验真实性的事物，它实际上可以非常真实。所以，我不知道它的极限是什么。但显然，如果我们有一个比你的眼睛更好的进入你，你知道，视觉皮层的脑接口，这是可能的。有很多神经元。是的。嗯，也许那会更酷。真正酷的事情是，它与你提到的无限乐趣有关，那就是我们的大脑似乎非常有限，而且就像你说的，计算量很大，所以非常可塑，非常可塑。是的，是的，这是一个有趣的组合。现在，有趣的悬而未决的问题是这种神经可塑性的极限，它有多灵活？因为我们还没有真正测试过。我们知道一些实验，他们把一个压力垫放在某人的头上，然后有一个视觉传感器对其施加压力，然后有人慢慢学会了看。是的，就像，尤其是在年轻的时候。如果你投入很多，它会怎么样？它能完全，所以你能任意扩展它吗？通过计算能力？直接连接到互联网？是的，答案可能是肯定的。所以生物学和伦理学的问题是，那里有一团糟。就像我们人类可能不愿意冒风险，进入充满不确定性的方向。所以，就像 90% 的人口不愿意冒险。另外 10% 的人则在没有任何基础设施的情况下冲入风险。你知道，而这正是社会中所有乐趣所在。在过去的，你知道，几千年里，社会发生了巨大的转变。是的，这很有趣。我的意思是，我有机会与，嗯，这是约翰霍普金斯大学的马修·约翰逊。他正在进行一项关于迷幻药的大型研究。我接触到研究迷幻药的科学家社区的机会越来越多。因为那样，它为我打开了通往所有这些，他们称之为“精神探索者”的门，就像你说的，那 10% 的人，他们说，我不在乎，我不知道这是否有科学依据，我要乘坐宇宙飞船。如果我是第一个登陆火星的人，我将是，你知道，你知道，迷幻药很有趣，因为在另一个维度，就像你说的，它是探索人类思维极限的一种方式。它能做什么？因为你就像做梦一样，你把它剥离了。我不知道确切的科学原理，但你把你的，就像现实从你的大脑能够产生的图像中剥离出来。你的大脑会进入奇怪的地方，实体会出现。弗洛伊德式的创伤可能以某种方式与之相关。但是你会开始看到，就像这些奇怪的生动世界，就像，所以你主动做梦吗？你为什么不？我做了六个小时的梦，这就像非常有用的时间。我知道我做，但不知何故，我只是睡着了。而且我有时会有一些引起焦虑的，非常务实的，噩梦般的梦，但没有什么有趣的，没有什么有趣的，没有什么有趣的。我尝试过，不幸的是，我大部分时间都在清醒的世界里寻找乐趣，而清醒的世界的乐趣是有限的。它也没有那么有限。是的，我们得谈谈。我需要指导。是的，有一本手册。你可能想，我查了一下。我会问埃隆，你梦到了什么？很多年前，我读了一本关于如何意识到自己的梦的书。我为此工作了一段时间。有一个技巧，就是想象你能看到你的手，然后看看外面。我在这方面做得相当好。但大多数时候，当我思考问题或解决问题时，我会在睡觉前为自己做准备。就像我把我想工作或思考的事情都带入我的脑海里。然后，这大大增加了我在睡眠中处理这些事情的机会。然后，我也，你知道，基本上要求记住它。我经常在梦中或梦外都记得很详细。嗯，把它带到我的梦中，然后醒来时记住它。这更像是一种冥想练习。你说，你知道，为自己做准备。就像，如果你因为一些随机发生的事情而咬牙切齿，而你并不真正关心它，你就会梦到它。这真的很有趣。也许，但你可以通过准备来引导你的梦境。我知道，我会尝试的。这真的很有趣。最重要的事情，不是，你知道，这个家伙在电子邮件里发了什么，那种愚蠢的担忧，而是你真正关心的根本问题。准备和有趣的事情，你担心的事情，或者你正在阅读的东西，或者一些很棒的谈话，或者一些你想去冒险的事情。那里有很多空间。而且似乎奏效了。你知道，我的有趣梦境和回忆的百分比有所增加。这是，这是你最好的想法的来源吗？如果你能够解构，你最好的想法是从哪里来的？有没有一个核心过程？是的，就像，有些人，你知道，走路思考。有些人，就像在淋浴时，最好的想法击中了他们。如果你谈论牛顿的苹果砸中他的头。不，我很久以前就发现了。我处理事情的速度有点慢。就像在大学里，我的朋友们可以在最后一刻学习，第二天就能拿到 A。我根本做不到。所以我总是把所有工作都提前做完。就像期末考试的所有问题，就像最后三天我不会看书。因为我想，你知道，因为在期末考试前一天，一个新的事实可能会搞砸我对我想知道的东西的理解。所以我的目标一直是把它放进去，然后给它时间去消化。我过去，你知道，我记得我们在做 3D 微积分。我会做一些关于 3D 表面的惊人梦，带有法线，你知道，计算梯度，这一切都出现了。所以这很有趣，非常视觉化。而且，如果我能获得一些这样的周期，那是有用的。而且，不要过度过滤你的想法。我喜欢那种头脑风暴的过程，可以产生很多想法。我喜欢有很多想法和事物的人。但那就是，然后，是的，让它们坐一会儿，让它们呼吸一下。然后付诸实践。在某个时候，你真的必须，它真的起作用吗？你知道，这是真的还是假的？对吧？但你必须两者兼顾。那里有创造性的张力。你怎么能既开放又，你知道，精确？如果你有一些想法，它们在你脑子里放了好几年才，当然，这是一个有趣的方式来产生想法，然后让它们坐着，让它们在那里放一段时间。我想我有一些这样的想法。你知道，那太有趣了。我想这就是，你知道，创造力。我想这是给房间里的慢思考者。我想，就像你说的，有些人就是，就像，是的，这真的很有趣。人们的思维方式真的很多样。他们有多快或多慢，他们记得有多好。你知道，我不擅长记住事实，但过程和方法。就像在我们的工程学中，我去了宾夕法尼亚州立大学，几乎我们所有的工程考试都是开卷的。我能记住页面，但记不住公式。但只要我看到公式，我就能记住整个方法，如果我学过的话。是的，你知道，这很有趣。或者有些人可以，你知道，我看着朋友们翻书找公式，即使知道他们做了同样多的工作。而我只是打开书。我在第 27 页，大约一半。我能看到整个东西，视觉上。是的。而且，你知道，你必须了解自己，然后找出如何最优化地利用这个功能。我有一个朋友，他总是担心他不知道自己是怎么想出主意的。他有很多想法，但他觉得它们就像突然冒出来的。就像你在做某事时，有一个想法，它从哪里来？但是你可以对它有更多的意识。就像，就像，就像你的大脑是如何工作的，当你从脑海中的声音或明显的视觉效果下降时，有点模糊。当你看到一个东西时，它是如何发生的？是的。你知道，如果我说，你知道，想象一个火山，很容易做到，对吧？当你想象它时，它实际上是什么样的？我能想象到我几乎看不到我的眼睛，我看到那个东西的颜色。是的。但是有一个形状，有一个纹理，有一个颜色。但也有概念上的可视化。当你可视化火山时，你实际上在可视化什么？就像周边视觉一样，你认为你看到了整个东西。是的，是的，这是一个很好的说法。你有一种几乎是周边视觉的想象力。它们就像幽灵一样。但是如果你，如果你努力去做，你可以获得相当高的细节水平。而且不知何故，你可以沿着这些想象力走，想出一个主意，这很奇怪。但是当你思考解决问题时，你正在输入信息，你正在运用你所知道的东西。你正在试探你不理解和不知道的领域。但你几乎可以，你知道，感觉到那个过程正在发生。你知道，这就是我喜欢，就像，我有时在努力工作时，就像，我睡觉时会很热。你知道，就像我们把毯子扔掉，所有的毯子都在地板上。你知道，每次我醒来时，我都会想，哇，那太棒了。你能逆向工程发生了什么吗？哦，有时是生动的梦，有时是那种，就像你说的，阴影思考，你好像有一种感觉，你正在经历这些东西，但它并不那么明显。难道不令人惊叹吗？思想会做所有这些小实验。我从来没有，我一直认为它就像一条河流，你无法，你只是在那里搭乘，但你是对的。如果你准备好了，不，这一切都可以理解。冥想真的有帮助。你必须开始弄清楚，你需要学习你自己的思维语言。而且它有多个层面。但是抽象，再次，它是可理解的，可观察的，可感受的，或者无论正确的词是什么。不，你知道，你不是在搭乘。你就是那趟旅程。我必须问你，一个正在从事神经网络的硬件工程师，什么是意识？那是什么东西？它只是我们特定的计算设备的一个小小的怪癖，还是我们必须彻底解决的根本问题，如果我们想构建好的计算机？你有没有想过意识？为什么它感觉像某种东西？我知道，这真的很奇怪。所以，是的，我的意思是，关于它的一切都很奇怪。首先，它比现实滞后半秒。它是一个关于发生了什么事情的后续叙述。在你意识到之前，你已经做了事情。而且你的意识通常是单线程的。但我们知道你的大脑有 100 亿个神经元在运行一些疯狂的并行程序，而且那里有一个非常大的排序过程。它似乎也非常反思，因为你在脑海中创造了一个空间，对吧？我们实际上并没有看到任何东西，对吧？光子击中你的眼睛，它变成信号，它经过多个层次，神经元，你知道，我很好奇，你知道，看起来像玻璃，看起来不像玻璃。你知道，你的视力分辨率有多高，你必须经过所有这些处理。你知道，对于大部分来说，它看起来不像视觉。好吧，就像，你的脑海里没有剧院。所以我们脑海里有一个世界。我们真的只是被我们的传感器隔离开来。但我们可以看着它，推测它，推测替代方案，解决问题，如果呢？有很多事情在发生。而且这个过程落后于现实，而且它是单线程的，即使底层是大规模并行的。所以这很奇怪。所以想象一下，你正在建造一台人工智能计算机，如果你想复制人类，嗯，你会有巨大的神经网络阵列，而且显然只有六七层深。这很奇怪，它们只记得七个数字。但我认为我们可以大大升级。是的。然后，在某个地方，你会训练网络来创造你生活的世界。就像，给自己讲关于它正在感知世界的故事。嗯，创造这个世界，在世界里讲故事。然后有许多维度的，你知道，就像旁白一样。我们有一个情感结构。我们有一个生物结构。这似乎也是分层的。就像，如果你饿了，它会主导你的思维。如果你生气，它会主导你的思维。就像，我们不知道这是否对意识很重要，但它肯定会扰乱，你知道，真相在意识中。所以有很多结构。我们喜欢沉湎于过去。我们喜欢思考未来。我们喜欢想象。我们喜欢幻想。而且，对这一切的有些循环的观察是，我们称之为意识的东西。现在，如果你创造了一个计算机系统，它做了所有这些事情，创造了世界观，创造了未来的替代历史，你知道，沉湎于过去的事件，你知道，准确或半准确。你知道，这只是意识，它自然而然地出现了。嗯，那会让你感觉有意识吗？你认为，你认为看起来有意识的东西是有意识的吗？你，再次，这是一个工程问题。我认为，因为，就像，如果我们想工程化意识，工程化一个看起来有意识的东西可以吗？或者有什么区别吗？嗯，我们拥有所有意识，因为它是管理我们事务的一种非常有效的方式。是的，社会发展。嗯，它给了我们规划系统。你知道，我们有很多东西。当我们说话时，我们之所以能说得很快，是因为我们在以非常高的细节程度对彼此进行建模。而意识是必需的。是的。嗯，所有这些组件结合在一起就形成了意识。所以，如果我们创造了我们想要与之互动的智能生物，我们就会想，他们在想什么？你知道，期待见到他们。你知道，当与他们互动时，他们很有趣，令人惊讶，你知道，迷人。你知道，他们可能会像我们一样感觉有意识，我们会认为他们有意识。我不知道为什么不行。但你永远不知道。另一个有趣的问题是，从计算的角度来看，我们正在努力创造一些类似人类或超人类的东西。让我问你关于外星人。外星人。你认为那里有智能外星文明吗？你认为他们的技术，他们的计算，他们的人工智能机器人，他们，他们的芯片，是和我们一样的吗？我不知道。我的意思是，如果那里有很多外星人，他们一直很安静。你知道，有很多关于为什么似乎有足够多的行星的猜测。有很多。是的。在这个星球上似乎有不同的智能生命。你知道，就像，你知道，海豚似乎是可理解的。章鱼似乎完全不可理解。如果它们活得超过一年，它们可能就会统治这个星球。它们看起来非常聪明，它们的神经结构与我们完全不同。现在，谁知道它们是如何感知事物的？我的意思是，问题是，对于我们这些可能无法感知其他智能的智能生物来说，如果它们与我们足够不同。所以，是的，我们生活在当前受限的世界里。你知道，它是三维几何。而且几何定义了一定程度的物理学。而且，你知道，你知道，时间似乎是如何运作的。有很多事情似乎是，你知道，另一个有意识的生物的输入参数是相同的。是的。就像，如果它是生物的，生物似乎处于相对狭窄的温度范围内。因为你知道，有机物在太冷或太热时都不稳定。所以，所以，如果你指定了输入到那个的列表。但是一旦我们创造了非常聪明的，你知道，生物，它们就开始解决如何同时思考十亿个数字的问题。以及如何思考 N。有一个有趣的科幻小说，其中所有的社会都上传到了这个矩阵中。在某个时候，一些矩阵中的生物认为，我想知道那里是否有智能生命。所以他们不得不做很多工作来弄清楚如何制造一个物理的东西，因为他们的矩阵是自给自足的。他们造了一个小飞船，然后他们旅行到另一个星球。当他们到达那里时，有生命在四处奔跑，但没有智能生命。然后他们发现，有巨大的，你知道，有机矩阵遍布整个星球，智能生物已经将自己上传到了那个矩阵中。所以，到处都是智能生命，一旦它变得聪明，它就升级到了比三维几何更令人兴奋的东西。是的，它逃避了，无论是什么。不是逃避，而是更好。是的，我们认为智能生物的本质。我倾向于喜欢这个有机体式的思想实验。人类不是有机体。我喜欢理查德·道金斯和模因的概念，想法本身就是有机体，它们只是利用我们的思想来进化。所以，我们只是想法繁殖和传播的肉体容器。也许那些就是外星人。是的。所以，乔丹·彼得森有一句话说，你认为你有想法，但想法拥有你。是的，说得好。而且，我们知道群体思维的现象。有很多事情限制着我们。但我认为你可以检查所有这些，而不完全被想法所拥有，也不完全被吸入群体思维。作为人类，你的责任之一就是逃避这种现象。你知道，它，你知道，它是创造性张力之一。你被它构建，但你仍然可以观察它，你可以思考它，你可以做出选择，在一定程度上，你被它限制了多少。而且，你知道，这样做很有用。但是，同时，通过这样做，你知道，你所属的群体和社会可能会变得更加有趣。所以，你知道，外部观察者会想，哇，你知道，所有这些雷克萨斯都在跑来跑去，拥有所有这些真正独立的想法，创造了一些更有趣的东西。而且，总的来说。所以，我，所以，我不知道。那些是看待情况的视角。但我会给你一些灵感。但我不认为它们受到限制。你知道，作为历史上的一个小小的怪癖，你似乎与乔丹·彼得森有关。你提到他现在正在经历一些艰难的事情。你能对人类旅程的艰难，起伏发表什么评论吗？嗯，我成了苯二氮卓戒断方面的专家。就像，你服用了苯二氮卓类药物，在某个时候，它们会与 GABA 电路相互作用，以减轻焦虑，并做其他 100 件事。实际上，没有已知的清单可以列出它们所做的一切，因为它们与你身体的许多部分相互作用。一旦你服用了它们，你就会习惯它们，你就会产生依赖性。这不像你对毒品的依赖，我们试图获得快感。这是一种代谢依赖性。然后，如果你停药，有一个叫做“诱发”的有趣现象。如果你停药，然后，你知道，你会经历可怕的，所有症状。如果你以相同的剂量重新服用，你将不会稳定。不幸的是，他发生了这种情况，因为它深深地融入了身体的各种系统。它确实改变了你大脑中神经递质位点的大小和数量。所以有一个叫做阿什顿协议的过程，你可以在两年内缓慢地将其减量。人们会经历难以置信的地狱。而乔丹所经历的似乎更糟，因为在医生的建议下，你知道，停止服用这些药物，然后服用这个。这是一场灾难。他得到了一些，是的，这相当艰难。他似乎在智力上好多了。你可以看到他的大脑重新组合。我花了很多时间和他在一起。我从未见过有人遭受如此大的痛苦。嗯，他的大脑也是一个这样的动力源。所以我想，一个能够深刻思考世界的头脑，在经历这种戒断时会遭受更多痛苦吗？我不知道。我看了人们经历戒断的视频。他们似乎都遭受了难以置信的痛苦。而且，我的工作是给所有人的。而且这里有一些有趣的数学。一些医生说，据他们所知，标准建议是不要服用超过一个月，然后在一两周内逐渐减量。许多医生无限期地开处方，这违反了协议，但很常见。然后，大约 75% 的人在逐渐减量时，一半的人有困难，但 75% 的人可以成功。20% 的人有严重困难，5% 的人有危及生命的困难。如果你是其中之一，那真的很糟糕。人们在这里的故事令人心碎和艰难。所以你把一些责任归咎于那些不知道自己在做什么的医生。哦，不，很难说。这是一种常见的处方药。一位医生说，发生的情况是，如果你因为某个原因而处方了它，然后你很难摆脱它。协议基本上说，你不是疯了就是依赖了。然后你就会被推入不同的治疗方案。你是一个吸毒者或一个精神病人。所以，就像一位医生说，我开了十年的处方，以为我在帮助我的病人，然后我意识到我真的在伤害他们。你知道，这种意识正在慢慢出现。它们被随意开给人们是可怕的，而且非常可怕。有些人对它们很稳定，但他们一生都在服用。你知道，这是另一种药物，但苯二氮卓类药物的长期影响会对你的个性产生真正的影响。人们谈论苯二氮卓类药物的气泡，你与现实和你的朋友有点疏远。这，这，这真的很糟糕。思想是可怕的。我们谈论了无限的可能性带来的乐趣，但它也是无限的可能性带来的痛苦。这是人类思想扩张的危险之一。就像，我想知道，如果一个智能计算机能够拥有的所有可能的人类体验，它主要是乐趣还是主要是痛苦？所以，就像，如果你，如果你强行扩展可能性集合，你会遇到一些麻烦吗？比如折磨和痛苦等等？也许我们的大脑只是在保护我们免受更多可能的痛苦和折磨？也许痛苦的空间比我们能想象的要大得多？而且世界处于平衡之中？你知道，所有关于宗教和这类东西的文献都表明，善与恶之间的斗争是平衡的，还是非常精细调整的，原因很复杂。但这是一个长期的哲学对话。说到平衡，这很复杂。我不知道，因为我们正经历着人类历史上最重要的时刻之一，就这个病毒而言。似乎大流行病在最坏的情况下能够杀死大部分人类。而且它们非常迷人，因为这个世界上有太多的病毒。我有很多病毒。我的意思是，病毒基本上遍布世界，因为它们存在了很长时间，它们无处不在。它们似乎非常强大，而且它们只是以一种分布式的方式存在。但同时它们又不智能，甚至都不是活的。你对这个病毒有什么高层次的想法吗？比如，你对它感到着迷还是害怕，还是介于两者之间？所以我相信框架。所以，其中一个就是进化。我们是进化而来的生物，对吧？是的。而进化的一件事就是它具有高度的竞争性。而且它不是出于邪恶的竞争，而是出于竞争。意思是，存在着无限的变化，而那些变化效果更好。然后随着时间的推移，存在着如此多的竞争层面。你知道，比如，多细胞生命部分存在是因为，你知道，不同生命形式之间的竞争。而且我们知道性部分存在是为了打乱我们的基因，以便我们拥有，你知道，基因变异来对抗细菌和病毒的入侵。而且这是无止境的。我读到了一些有趣的统计数据，海洋中病毒和细菌的密度非常高。而且三分之一的细菌每天都会死亡，因为病毒正在入侵它们。三分之一？哇。就像，我不知道这个数字是否真实，但它就像，你知道，竞争的程度和正在发生的事情是惊人的。而且有一种理论认为，随着年龄的增长，我们会慢慢积累细菌和病毒。而且随着我们的免疫系统逐渐下降，你知道，这就是慢慢杀死我们的原因。而且从人类的角度来看，当我们坐下来，能够进行轻松的交谈时，感觉非常平静。而且外面有战争。你知道，你正在携带多少细菌？而且你知道，其中许多是寄生在你身上的。有些是有益的。有些正在改变你的行为。有些，你知道，这真的很疯狂。但是，你知道，这种特定的表现形式是不寻常的。你知道，在人口统计学上，它如何影响，以及它引发的政治反应。以及它引发的医疗保健反应。以及它引发的技术。这有点疯狂。是的，Twitter 上的沟通。它，在每个层面，所有这些东西。在每一个层面上。是的。但是，通常杀死生命的，大规模灭绝是由流星和火山引起的。那就是你担心的，而不是人类制造的炸弹。太阳耀斑是另一个好例子。你知道，偶尔太阳耀斑会击中地球。所以这是自然。哦，是的。是的，这一切都相当疯狂。在另一个历史时刻，这可能在你的框架之外，但可能在你思考的框架之内。这发生在几周前，我不知道你是否在关注。这是 GameStop 和 WallStreetBets。所以这真的很有趣。今天有一个主题。因为这就像，你知道，这很酷。很多人以分布式的方式，几乎是以一种乐趣的方式。我们能够对抗强大的精英，精英对冲基金，中心化权力，并压倒他们。你有什么想法吗？我的意思是，Saga，我不太懂金融。但就像埃隆，那个 Robin Hood 的家伙，当他们谈论的时候。你觉得怎么样？嗯，那个 Robin Hood 的家伙不了解金融体系是如何运作的。这一点很清楚。他把交易的结算者当作一个黑箱。突然有人打电话给他，说，嘿，黑箱在给你打电话。你的交易量意味着你现在需要拿出三十亿美元。他说，我没有三十亿美元。我甚至不从这些交易中赚钱。我为什么要欠三十亿美元？你在赞助交易。所以，有一系列抽象的东西。你知道，我认为两者都没有。就像，现在他明白了。就像，这发生在芯片设计中。你从台积电、三星或英特尔购买晶圆。你知道，他们说它是这样工作的。你根据这个来设计。然后芯片回来了，不起作用。然后你突然开始不得不打开黑箱。就像，晶体管真的像他们说的那样工作吗？真正的问​​题是什么？所以，所以，有一整套创造了这种机会的事情。有人发现了它。现在人们总是会发现这类机会。发生过闪崩。发生过，你知道，总是有轧空。这是相当规律的。我认识的每个 CEO 都讨厌空头，因为他们在操纵，他们试图操纵他们的股票，以便他们赚钱，并剥夺公司和投资者的价值。所以，你知道，其中一些股票被大量做空，这很有趣，这以前没有发生过。我不知道为什么。而且我实际上不知道为什么一些认真的对冲基金没有对其他对冲基金这样做。而且一些对冲基金实际上从中赚了很多钱。是的。所以我的猜测是，我们只知道发生了什么的 5%。而且很多参与者不知道发生了什么。而那些可能赚最多钱的人，不是他们谈论的人。是的。你认为有什么，我的意思是，这是很酷的，就像埃隆，你也是那种对话者。就是说，从第一原理开始问问题，就像，到底发生了什么？只是每个人都想知道的基本问题。是的。所以，就像，我们生活在一个高度竞争的世界里。但是交易，比如买卖股票，是一种信任事件。你知道，我信任公司代表自己。你知道，我买股票是因为我认为它会上涨。我信任监管是稳固的。现在，在其中，有很多地方，你知道，人类过度信任。而且，你知道，这次暴露，比如说，系统中的一些薄弱环节。我不知道它是否会被纠正。我不知道我们是否接近真实的故事。我的怀疑是我们没有。而且听那个家伙说，他有点睁大眼睛。然后他做了这个，然后他们做了那个。这就像，我认为你应该比这更了解你的业务。但再次，有很多业务。当这一层非常稳定时，你就不再关注它了。你关注那些让你烦恼或新的事情。你不会关注那些似乎总是有效的事情。你只是，你知道，天空是蓝色的。每天，加州。偶尔会有持续的降雨。就像，我们该怎么办？有人去搬出户外家具。你知道，它要湿了。我们不知道它要湿了。它已经蓝了 100 天了，现在，你知道，所以。但是这里的问题之一，与 Robin Hood 的 CEO Vlad 有关，就是规模化。这就是我们一直在谈论的。有很多意想不到的事情会随着规模化而发生。而且你必须，我认为规模化迫使你回到基本面。嗯，这很有趣，因为当你买卖股票时，规模化是，你知道，股票只在一个范围内移动。而且如果你买一只股票，你最多只能损失那么多钱。在空头市场，你可以损失的远不止你能获得的收益。它有一个奇怪的成本，你知道，成本函数，或者无论正确的词是什么。所以他交易的市场，如果它超出了某个范围，他并没有为下行做好资本准备。现在，是否发生了各种事情，我不知道。但总有一天，对他和他的客户来说，财务风险都远远超出了他的财务能力。而且他对系统运作方式的理解显然很弱，或者他没有代表自己。我不知道这个人。当我听他说话时，尼克。这可能是惊喜的问题。就像，然后这些人打电话来。而且听起来他把事情当作一个黑箱来处理。也许他不应该。但也许他的整个飞行员专家在别处。而且事情正在发生。我不知道。是的。我的意思是，这是，这是优秀领导者的一种品质。在压力下，你必须表现。这意味着要清晰地思考，清晰地说话。而他在这方面搞砸了。因为，并且快速理解问题，学习并理解问题。就像在这个，就像，到底发生了什么？我的猜测是，你知道，在某个层面上，是业余爱好者在与，你知道，专家/内部人士/拥有，你知道，特殊信息的人对抗。外部人士对抗内部人士。是的。而内部人士，我的猜测是，下次发生这种情况时，他们会赚钱。内部人士总是赢。嗯，他们有更多的工具和更多的动力。我的意思是，这种情况总是发生。外部人士是为了好玩而做的。内部人士是 24/7 做的。但外部人士有数量。这是有趣的事情。嗯，内部人士也有数量。就像，不同类型的数量。但这可能是一个新时代。因为，我不知道，至少我没想到，一群 Reddit 用户可以，你知道，有数百万人的聚集。下一次就不会是惊喜了。但你不认为，人群，那些正在策划下一次袭击的人，会看到。但它必须是一个惊喜。它不能是同一个游戏。它可能是，有很多游戏可以玩，而且它们可以很敏捷。我不知道。我不是专家。这是一个好问题。游戏空间有多大限制？而且系统非常复杂。它可能是相对不受限制的。而且，你知道，在过去的几次金融危机中，你知道，是什么引发了它，是一系列衍生事件。你知道，你知道，纳西姆·塔利布的，他们试图在短期内降低波动性，但创造了尾部事件。而且系统总是朝着那个方向发展。然后它们总是会崩溃。就像，气体曲线是，你知道，恒星低斜坡平台崩溃。它在长期内是 100% 有效的。让我问你一些建议，戴上你的深刻帽子。有一些年轻人会毫无理由地听这个。本科生，也许是高中生，也许只是年轻人，心怀年轻人，正在寻找下一步。

关于人生，你会给今天的年轻人什么建议？关于事业，但也关于人生，总的来说？

擅长一些事情。嗯，认识你自己，对吧？擅长你真正感兴趣的事情。你必须热爱你所做的事情才能擅长它。你真的得找到那个。不要把所有时间都花在做那些无聊、平淡或麻木的事情上，对吧？别让老家伙们毁了你。嗯，人们被说服去做各种各样的事情，背负巨额的学生，你知道，学生债务，而且你知道，有很多狗屁倒灶的事情发生。你知道，然后它会耗尽你的时间，耗尽你的精力。是的，埃里克·温斯坦，你知道，那个论点，你知道，老一代人不会放手。是的，他们正在困住所有的年轻人。我认为这有几分道理。是的，当然。你年纪大了，不代表你就停止思考了。我认识很多非常有创意的，是的，老人。我就是个老人。所以，嗯，但你必须对此保持警惕。你可能会陷入陈规旧习，然后就那样做了。你知道，当我听到年轻人发表听起来像来自福克斯新闻或CNN的观点时，我认为他们已经被群体思维和表情包所俘获，他们应该独立思考，你知道吗？所以，如果你发现自己重复别人说的话，你就不会过上好日子。就像，世界就是这样运作的。这看起来很安全，但它让你处于巨大的危险之中，因为你会变得无聊或不快乐。找到你觉得有趣的事情花了多长时间？嗯，我不知道。我从小就很有趣。所以，我经历过的所有事情，生活中都有几个抑郁的时期，有充分的理由，或者是因为一个没有道理的理由。是的，就像有些事情很难。就像你经历心理转变。高中时，我有一年非常抑郁，我认为我在26岁时就经历了第一次中年危机。我有点想，这就是全部了吗？就像我当时在做一份我热爱的工作，但我却要去上班，我所有的时间都被占用了。摆脱那种抑郁的办法是什么？“这就是全部了吗？”的答案是什么？嗯，我的一位朋友，我问他，因为他拼命工作。我说，你的工作与生活的平衡怎么样？就像，你知道，工作、朋友、家庭、个人时间。你在其中摇摆吗？他说，工作80%，家庭20%。我试图，我试图找点时间睡觉。没有个人时间，没有激情的时间。因为你知道，年轻人通常对工作充满热情。所以，我当然也是那样。但你需要，你需要给生活中的不同事物留出一些空间。那就是，它会创造，它会让你对整个，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那种，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那个，那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